一种引入角点特征的遥感图像道路提取方法.pdf

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1、第23卷第10期计算机仿真2006年10月文章编号：1006-9348（2006）10-0209-05一种引入角点特征的遥感图像道路提取方法1，211武冰，周石琳，粟毅（1.国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙410073；2.防空兵指挥学院科研部，河南郑州450052）摘要：道路是遥感图像中的一种重要目标，遥感图像自动道路提取成为一个重要的研究方向。该文在对现有道路提取算法总结分析的基础上，提出一种引入角点特征的遥感图像道路提取方法。针对城市道路网的结构特点，建立了道路模型，并对算法的结构和策略进行了描述。在提取道路直线特征

2、和角点特征基础上得到道路段，然后根据道路之间的几何关系对独立道路段进行连接得到最终结果，有效解决了以往道路提取算法中道路交叉点断裂的问题。另外为了得到准确的道路角点信息，还对该文算法中用到的角点检测方法进行了改进。最终实验结果分析表明该文道路提取算法的有效性。关键词：道路提取；遥感图像处理；角点检测中图分类号：TP391文献标识码：AAnImprovedRoadExtractionAlgorithmBasedonCornerFeatureofRemoteSensingImage1，211WUBing，ZHOUShi-Iin，SUYi（

3、1.SchooIofEIectronicScienceandEngineering，NationaIUniversityofDefenseTechnoIogy，ChangshaHunan410073，China；2.ScientificResearchDepartmentofAirDefenseForceDirectAcademy，ZhengzhouHenan450052，China）ABSTRACT：Roadisanimportantobjectinremotesensingimage.Automatedroadextraction

4、fromremotesensingimagesisbecominganimportantresearchfocus.Inthispaper，afterabriefoverviewofexistingmethods，weproposeanewroadextractionaIgorithmbasedoncornerfeatureofremotesensingimage.ThearchitectureandstrategyforthemethodarebriefIydescribedandthedetaiIsofnewroadextract

5、ionbasedontheurbanroadnetworkarepresented.TheIinefeatureandcornerfeatureoftheremotesensingimageareusedtoformtheroadsegments，thentheseparatedroadsegmentsarefinaIIyIinkedtogeneratearoadnetworkusinggeometricconstraints.Itisrobustandefficientforroadnetworkextractingfromurba

6、nareasofremotesensingimage.ToexpIoitexactcornerinformationfromremotesensingimage，animprovedcornerdetectedaIgorithmhasbeendeveIopedinthispaper.TheanaIysisofthefinaIresuItsshowsthatthisapproachhasgotovertheoriginaIaIgorithm’sshortcoming.KEYWORDS：Roadextracting；Remotesensi

7、ngimageprocessing；Cornerdetecting［1］代表性的方法如：基于决定树的道路识别方法；首先对道1引言路建立几何模型，对整幅图像中的每个小窗口进行最大后验道路作为一个最基本、最常见的人造目标，它具备显著估计，然后用动态规划法得到全局最优估计的道路识别方的地理特征、几何特征，道路提取对图像理解、地域分割、军法［2］；基于最小二乘B样条曲线的道路识别方法［3］；基于平事目标识别具有重要作用。自动道路提取不仅是遥感领域的行线对的道路提取算法［4］；基于边缘跟踪的道路提取方难题，也是计算机视觉与图像理解研究的重点问题

8、。与其他［5］法；对图像分块，对每一个子块基于直线自动提取道路段，特征提取一样，道路特征提取同样遵循Marr视觉理论，具有［6］再自动连接形成道路网的方法。这些道路提取方法一般都［7］基金项目：“十五”国防预研基金（41