基于GA的SAR图像中主干道路提取

被引：10

作者：

肖志强

鲍光淑

不详

机构：

[1] 中南大学信息物理工程学院

[2] 中南大学信息物理工程学院长沙

[3] 长沙

来源：

中国图象图形学报 | 2004年 / 01期

关键词：

模糊聚类; 遗传算法; 道路提取; SAR图像;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

摘要：

从高分辨率合成孔径雷达 (SAR)图像中提取道路及其他线性特征已成为目前遥感图像信息提取研究的热点。由于高分辨率 SAR图像中 ,目标背景复杂 ,同时由于受相干斑噪声的影响 ,因此很难直接从原始图像数据中提取道路特征。为了能够从背景复杂 ,受斑点噪声干扰的高分辨率 SAR图像中准确提取道路 ,提出了一种利用遗传算法提取主干道路的方法。该方法利用模糊 C均值聚类法对滤波后的 SAR图像进行无监督聚类 ,首先将图像分为林地、建筑物、道路等基本类 ,并将道路类像素从图像中分离出来 ,使问题得到简化 ;然后根据道路类像素的隶属度和道路像素灰度值的均匀特性来建立具体的道路模型 ;最后利用遗传算法搜索全局最优道路。实验结果表明 ,该方法可以很好地从 SAR图像中提取各种主干道路

引用

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