基于矩形模板匹配的线状地物半自动提取方法研究

被引：11

作者：

孙晨阳 ^{[1
]}

周廷刚 ^{[1
]}

陈圣波 ^{[2
]}

沈敬伟 ^{[1
]}

王骏飞 ^{[1
]}

杨桦 ^{[1
]}

机构：

[1] 三峡库区生态环境教育部重点实验室/西南大学地理科学学院

[2] 吉林大学地球探测科学与技术学院

来源：

西南大学学报(自然科学版) | 2015年 / 37卷 / 07期

关键词：

矩形模板; 最小二乘匹配法; 线状地物; 半自动提取; 高分辨率遥感影像;

D O I：

10.13718/j.cnki.xdzk.2015.07.023

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

通过对高分辨率遥感影像线状地物特征分析,提出了一种基于矩形模板匹配的高分辨率遥感影像线状地物提取方法.该方法由用户选取矩形种子区域,自动定义匹配区域,进行种子区域与匹配区域的最小二乘匹配,从而实现线状地物的半自动提取.与剖面匹配法和角度纹理法的对比实验研究结果表明,矩形模板匹配法能够快速、准确地提取出高分辨率遥感影像中的线状地物,节省了时间和人力.

引用

页码：155 / 160

页数：6

共 10 条

[1] 基于模糊形态学的图像边缘轮廓提取改进分割算法 [J].

倪元敏 ;

巫茜 .

西南师范大学学报(自然科学版), 2013, 38 (12) :95-100

[2] 典型丘陵山区遥感影像分类方法研究 [J].

徐钊 ;

温小荣 ;

佘光辉 .

西南大学学报(自然科学版), 2013, (10) :125-132

[3] 一种高分辨率遥感影像道路信息提取方法 [J].

周安发 ;

周家香 .

遥感技术与应用, 2012, (01) :94-99

[4] 改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法 [J].

王志兵 ;

鲁瑞华 .

西南大学学报(自然科学版), 2009, (03) :169-172

[5] 基于行道树的高分辨率遥感影像道路提取研究 [J].

李成范 ;

刘岚 ;

周廷刚 ;

张力 .

遥感信息, 2009, (01) :32-35

[6] 基于角度纹理特征及剖面匹配的高分辨率遥感影像带状道路半自动提取 [J].

张睿 ;

张继贤 ;

李海涛 .

遥感学报, 2008, (02) :224-232

[7] 高分辨率影像道路提取的整体矩形匹配方法 [J].

朱长青 ;

杨云 ;

邹芳 ;

王奇胜 .

华中科技大学学报(自然科学版), 2008, (02) :74-77

[8] 从遥感影像提取道路特征的方法综述与展望 [J].

史文中 ;

朱长青 ;

王昱 .

测绘学报, 2001, (03) :257-262

[9]

Road tracking in aerial images based on human–computer interaction and Bayesian filtering[J] . Jun Zhou,Walter F. Bischof,Terry Caelli.ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing . 2006 (2)

[10] Automated extraction of road network from medium-and high-resolution images [J].

Dal Poz A.P. ;

Zanin R.B. ;

Do Vale G.M. .

Pattern Recognition and Image Analysis, 2006, 16 (2) :239-248

← 1 →