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基于小波包与数学形态学的道路信息提取研究
| 论文题名： | 基于小波包与数学形态学的道路信息提取研究 |
| 关键词： | 数学形态学;特征提取;道路信息;图像解译;道路交通;卫星遥感 |
| 摘要： | 随着遥感技术的迅猛发展，人们能够从中获得丰富的信息。如何自动处理、解译海量的遥感数据是我们所面临的重要问题。在当今社会，及时掌握道路交通信息是地区发展对遥感应用提出的一项基本要求。应用卫星遥感技术，从遥感图像中有效的提取出道路是一个重要的研究课题，其成果可以综合应用在交通上，对道路交通管理与规划具有指导性的作用，使规划者、管理决策者考虑更全面，视野更开阔，并使得GIS，ITS系统中道路信息能得到及时有效更新，使系统的空间分析能力大为增强，促进GIS、ITS系统的大发展。 本文围绕着从多个波段的卫星遥感影像上对道路进行提取展开了一系列的研究，通过查阅大量的相关文献，分析总结前人的工作经验，本人针对不同分辨率的遥感图像各自的特点提出了一种针对高低分辨率遥感图像都比较适合的提取道路的方法，主要的工作归纳为： 1、课题研究的背景阐述，详细论述了国内外道路自动提取的现状及发展趋势。 2、简要的介绍了小波与小波包的基本概念和理论，并基于小波包理论提出了道路提取的技术路线，突出了小波包在长条形细节方面提取的优势。 3、比较高低分辨率遥感影像上的道路特征，建立道路的描述模型。 4、简要的介绍数学形态学的基本概念和理论，阐述形态学在道路的去“毛刺”与锯齿状边缘有无可比拟的优势。 5、提出模型约束下基于小波包和数学形态学的道路提取策略。并和前人的方法进行综合性比较。 总之，根据道路的亮度和色彩等光谱特征、道路的线性形状特征等可以判别道路。首先基于小波包对道路细节进行初步提取，初步提取后道路相对于其他边缘凸显出来，遍历符合道路特征的所有图斑，通过道路形状特征对干扰地物进行部分剔除。经过初步提取，再进行更进一步的提取——道路追踪等，最后利用数学形态学的方法去除“毛刺”与锯齿状边缘。道路信息通过以上处理基本能提取出来。 |
| 作者： | 谢锋 |
| 专业： | 道路与铁道工程 |
| 导师： | 郭云开 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长沙理工大学 |
| 学位年度： | 2005 |
| 正文语种： | 中文 |
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