高分辨率遥感影像道路分割算法研究

自从SPOT-5、IKONOS、QuickBird等卫星成功发射并投入商业运行以来,遥感应用进入了一个新时代,相应地,对高分辨率遥感影像的处理和信息提取提出了新的要求。从遥感影像上自动提取道路是摄影测量与遥感领域的难题和重点,它对于摄影测量和遥感影像分析自动化起到至关重要的作用。通过影像分割实现道路影像的二值化,进而在二值图像上提取道路是一个具有代表性的研究方向。 本文研究的主要内容是道路图像分割算法。针对城市高分辨率遥感影像中典型道路段的具体特性,采用相应算法将遥感影像的道路段分割出来,为道路的最终提取提供准备。论文的研究内容如下: (1) 详细分析了现有的一些基于特定理论和方法的高分辨率遥感影像分割技术,并总结了各方法的优缺点; (2) 详细研究了基于最大内间方差法的多类目标图像分割算法,总结了将其直接用于分割道路影像的局限性; (3) 提出了两种新的适合于城市高分辨率遥感影像的分割方法——基于道路局部灰度一致性的图像分割方法和基于综合特征的图像分割方法。 基于道路局部灰度一致性的图像分割方法考虑将图像灰度信息和空间位置信息相结合对影像进行分割,实验结果表明该方法分割效果较好,能对复杂的高分辨率遥感影像进行快速分割。 基于综合特征的图像分割方法综合了影像的灰度特征和纹理特征对道路图像进行模糊聚类分割,克服了原来利用单特征进行分割的缺陷。