利用卫星或飞机等所摄取的图像来获取地面目标,一直是空间技术获取有关地面信息的重要手段,它已经被广泛应用于国防和经济建设以及环境保护地球资源勘探中。随着计算机性能的提高和图像处理技术的发展,利用计算机来检测识别遥感图像中的目标已经成为研究的热点。 机场识别作为模式识别领域的问题之一,在军事上有着重要的应用前景。但是,机场识别的最终目的是走向实际应用,真正能够应用于任何背景下的机场识别目前还不存在。这说明机场识别如何走向应用领域依然有待探索和完善。 本文结合一些已有的方法,提出了一种新的机场识别及跑道检测的解决方案。本文的主要工作包括: 1 使用模糊学增强方法对遥感图像进行预处理,然后对增强前后图像质量评价参数进行比较,从而证明了模糊增强的可行性及有效性。 2 提取机场区域,首先利用阈值分割方法进行图像分割,然后利用像素标记法提取出最大连通区域,作为疑是机场区域,最后通过ROI(region of interesting感兴趣区域)的算法,实现对疑是机场区域的定位。 3 通过对几种经典的边缘分割算法的分析比较,并结合遥感图像的特点,提出使用Canny算子对图像的边缘提取。 4 分析了传统Hough变换在提取直线中存在的缺陷,提出了一种改进的Hough变换,并结合先前确定的疑是机场区域,能够从边缘图像中准确的提取出直线段,再根据机场跑道的固有特点,识别出机场跑道,并最终确定机场区域。