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《基于高分辨率卫星ikonos影像的城市道路信息提取研究---done-s》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第19卷第2期遥感技术与应用Vol.19No.22004年4月REMOTESENSINGTECHNOLOGYANDAPPLICATIONApr.2004基于高分辨率卫星IKONOS影像的城市道路信息提取研究1,2,34颜梅春,雷秀丽(1.中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏南京210098;21河海大学水资源环境学院,江苏南京210098;31中国科学院研究生院,江苏南京210098;41中国地图出版社,北京100093)摘要:与以往中、低分辨率卫星遥感信息提取相比,高分辨率卫星遥感信息提取有一定的特色,利用MATLAB软件对图像增强和区域增长形状提取方法,进行了城市道路信息提
2、取,取得了较好的精度效果。关键词:道路信息提取;图像增强;滤波;区域生长中图分类号:TP79文献标识码:A文章编号:100420323(2004)0220085205伸变换的区间,然后按一定的代数方程式使图像上1引言某些灰度范围的灰度差值扩展,而另一些灰度范围随着影像分辨率的提高,影像细节特征越来越差被压缩,以提高人们对灰度差值被扩展的部分的丰富,道路目标也越来越多,许多在低分辨率影像上解译能力。难以辨别的较窄的道路也能分辨出来,影像上噪声直方图均衡化语句可以将图像的灰度范围拉也越来越多。利用目前已有方法,提取高分辨率影像开,并且让灰度频率较小的灰度级变大,使得灰度直道路特征比
3、较困难。因此,如何有效地利用高分辨率方图在较大的动态范围内趋于一致。用如下语句执影像的高分辨率特性提取道路信息,是值得研究行:〔2〕的。K=histeq(I,n)%n为指定直方图均化后的根据道路特征提取的自动化程度,一般可将道灰度级,默认值为64,I为所要进行均衡化的图像路特征提取分为自动特征提取和半自动特征提i=imread(′da1.pcx′);%读入图像〔7〕取。自动特征提取存在很大困难,因为利用计算机>>i1=rgb2gray(i);%将彩色图像转化为灰提取道路特征,包括“识别”和“量测”两部分。其中度图像“识别”对于计算机来说是十分困难的,而对于人来>>j=histe
4、q(i1);%图像均衡化说则相对简单。而“量测”对于计算机来说则要相对从图像中可以看出,直方图被均衡化了,图像的简单。本文利用计算机和人各自的优点进行半自动灰度被拉伸了。但是,对于具体地物不会显示出有太特征提取和识别,对多种方法进行探索。研究所采用大的变化,只是将不同灰度的地物及其边界区分出的图像是分辨率为1m的南京市区的IKONOS影来。〔1〕像,主要采用MATLAB软件进行处理。212滤波增强21211自适应滤波2图像增强Matlab中提供wiener2函数以实现图像噪声211灰度变换的自适应滤波。wiener2函数根据图像的局部方差灰度变换基本原理是根据原图像直方图确定拉
5、来调整滤波器的输出,当局部方差大时,滤波器的平收稿日期:2003207210;修订日期:2004203211作者简介:颜梅春(1972-),女,讲师,博士生,主要从事GIS与遥感应用的研究。©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net86遥感技术与应用第19卷滑效果较好。它可以更好的保存图像的边缘和高频21212拉氏滤波与腐蚀运算相结合信息且使用非常方便。>>i=imread(′da1.pcx′);J=wiener2(I,[mn]);%[
6、mn]指定滤波器>>j=～(i≥110);%设阈值选定道路区窗口大小,缺省为333。>>filtered=filter2(fspecial(′laplacian′),i);效果图见图1。左图为选取333窗口进行滤波%拉氏算子滤波所得的图像,右图窗口大小为535。可见窗口越大>>k=(filtered>24)&j;%逻辑与运算则图像越模糊,所以窗口大小要调整好,太大则地物>>l=erode(j)&(k=0);%腐蚀运算边界不分明,精度不高;太小则会使细小地物都凸现>>〔r,c〕=find(l);出来,造成干扰。经过分析对比,333窗口基本效果>>result=bwselect(j
7、,c,r);较好。由图2可见,经过上述逻辑运算,得到的道路区(a)原图像(b)333窗口魏纳滤波图1魏纳滤波效果图(a)与运算图(b)逻辑运算结果图图2滤波结合逻辑运算增强效果域图基本平滑准确,滤掉了大部分噪声,只是还难于ibot);%(高帽变换结果+原图)—低帽变换结果与建筑物阴影相区分。>>i4=imcomplement(ienhance);%图像取21213高、低帽变换,滤波与阈值截取相结合反%因灰度接近,先调对比度至最大:%滤波后选取感兴趣的颜色区:>>se2=strel(′disk
