【摘 要】
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道路作为一种人造地物,具有重要的地理、政治、经济意义。其中道路信息数据作为地理信息数据的重要组成部分之一,同时也是地理信息系统应用的基础数据。合成孔径雷达(SAR)是
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道路作为一种人造地物,具有重要的地理、政治、经济意义。其中道路信息数据作为地理信息数据的重要组成部分之一,同时也是地理信息系统应用的基础数据。合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率相干成像雷达,可利用天线向目标发射脉冲信号和接收目标返回的电磁波能量而形成图像。与传统的可见光、红外遥感相比,SAR具有全天候、全天时以及能穿透一些地物等成像特点。因此,SAR图像道路检测具有十分重要的研究和应用价值。目前,SAR图像道路检测主要分为边缘检测、线基元提取、线基元连接等三个步骤。虽然国内外学者对SAR图像道路检测做了大量研究,但仍然存在两方面的问题:(1)边缘检测阶段相干斑噪声对SAR图像道路提取干扰比较严重。(2)线基元提取阶段提取算法对方向信息依赖度过高、计算耗时较大。为此,本文主要从边缘检测、线基元提取这两个方面对SAR图像道路检测相关算法进行研究和改进,主要贡献如下:(1)针对相干斑噪声对SAR图像道路提取的严重干扰,本文提出了一种新的SAR图像多窗口道路边缘检测算法。该算法利用已有的SAR图像边缘检测算子,对图像进行多窗口检测并对检测结果进行加权融合。使用加权局部熵作为评估道路点的依据,利用反余切函数的变换形式对其进行归一化处理来确定融合权值。实验表明该算法能够提高道路边缘检测的完整性。(2)针对现有线基元提取算法对方向信息依赖度过高、计算耗时等问题,本文提出了一种新的基于连通域分析的线基元提取算法。该算法对每个连通域进行分割点检测,并利用分割点对连通域进行分割。对分割后的连通域的每部分进行直线拟合,并在该连通域局部范围内对拟合结果进行初步连接得到线基元。实验表明该算法在不依赖边缘方向信息的前提下,能够准确高效的对线基元进行提取。
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