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均值漂移与卡尔曼滤波相结合的遥感影像道路中心线追踪算法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于模板匹配的道路追踪方法是道路提取中较实用的一类方法,但传统模板匹配方法主要以相关系数作为相似性测度,对车辆、树荫等遮挡敏感,不适用于高分辨率遥感影像道路提取。针对这一问题,本文采用一种稳健的相似性测度,设计了一种基于均值漂移的道路中心点匹配算法,克服了传统模板匹配对遮挡敏感的缺点;然后运用卡尔曼滤波,实现高分辨率遥感影像道路中心线追踪。试验表明,该方法能够准确提取高分辨率遥感影像道路中心线,对车辆、树荫等遮挡具有稳健性。 相似文献
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基于T型模板匹配半自动提取高分辨率遥感影像带状道路 总被引：4，自引：0，他引：4
通过分析高分辨率光学遥感影像上的道路特征.提出了适用于有较多车辆遮蔽和两侧行树阴影干扰的T型模板匹配的道路提取算子.它融合了剖面匹配和模板匹配的优势,使用角度纹理特征进行初始道路点的精确定位,道路宽度、道路前进方向的精确量算,使用灰度最小二乘匹配进行最佳道路点的定位,可以很好地追踪高分辨率光学遥感影像上受车辆遮蔽和行树阴影等噪声干扰的带状道路. 相似文献
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陈昌黎 《测绘与空间地理信息》2018,(9)
针对已有的高分辨率遥感影像道路提取算法在自动化和连贯性方面的不足,提出了一种改进的道路网智能提取方法。使用传统的模板匹配等方法进行道路追踪提取时,无法识别岔路口,需要用户进行交互操作才能让追踪朝各支路方向继续进行。针对此问题,本文提出一种岔路口探测模型,用于识别岔路并通过获取到的岔路口信息自动指导各个支路的后续追踪。将该岔路模型有机结合到已有角度纹理特征匹配算法中,使相互连通的道路仅通过一次初始点设定便能全部追踪提取出来,极大地增强了提取的自动化程度。试验表明本算法是一种稳健的道路准自动提取算法。 相似文献
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基于模板匹配的道路跟踪是半自动提取道路的主要方法。然而场景中地物干扰和道路宽度的变化降低了模板匹配的稳定性;另外,道路跟踪失败后缺乏重检测机制,使得道路提取过程中人机交互频繁。针对以上问题,提出了一种基于P-N（positive-negative）学习的高分遥感影像道路半自动提取方法。该方法由道路跟踪、检测和学习构成,关键是采用了P-N学习的策略迭代的训练分类器,通过纠正违反结构约束的样本分类结果来提高分类器性能。实验使用了不同场景下的城区高分遥感影像,与经典的模板匹配和在线学习的道路跟踪方法进行了比较。实验结果表明该方法在道路提取的精度和稳定性方面均有提升。 相似文献
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目前,针对低分辨率遥感影像的道路提取研究已经很多,但是在中、高分辨率遥感影像中,丰富的场景信息以及路面车辆、交通标志线、绿化带或路边行树等噪声都会对道路提取产生影响,因而,道路提取仍是一项较为困难的工作.有鉴于此,本文提出了一种基于圆形模板的高分辨率遥感影像道路提取方法,以空间分辨率为0.8 m的高分2号影像为实验数据,利用区域增长、模板匹配方法,结合影像灰度、影像形态学梯度及道路中心点之间的夹角信息,用迭代内插的方法加密道路中心点,最终得到道路中心线.实验分析表明,本文方法省去了旋转角度的计算,同时延续模板匹配优势,算法简单,易于操作,实验效果较好. 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(5)
针对传统道路中心线提取方法对场景中干扰因素比较敏感的问题,提出了一种改进的高分辨率遥感影像道路中心线搜索方法。首先利用方向纹理特征匹配计算初始道路中心点,然后根据中心点先验和观测信息迭代跟踪精确道路中心点。文章设计了多组实验验证算法的可靠性和鲁棒性,结果表明该方法对路面存在干扰因素时的改善效果明显,具有较强的稳健性和适应性。 相似文献
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针对遥感影像道路中心线提取问题,提出利用方向纹理特征辅助道路中心线匹配搜索的思想,以人工给出的道路种子点和初始搜索方向为基础,运用方向纹理特征直接从遥感影像上匹配搜索道路的中心线。算法通过预测道路的宽度、弯曲等情况来自动调整纹理窗口的大小,因而能够很好地搜索到道路中心线,此外算法针对树木遮挡、车辆压盖设计了相应的处理策略。实验表明:该方法对遥感影像上不同类型道路均有很好的提取效果,且提取效率高于现有的道路提取算法。 相似文献
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基于角度纹理特征及剖面匹配的高分辨率遥感影像带状道路半自动提取 总被引：2，自引：1，他引：1
提出了一种基于角度纹理特征及剖面匹配相结合的高分辨率遥感影像带状道路半自动提取方法.该方法由用户输入道路起点、初始方向及宽度,使用角度纹理特征模型预测初始的道路中线点,以抛物线方程参数构建道路中线轨迹参数模型.使用计算曲率变化的方法验证道路轨迹点,对验证失败的中线点位使用剖面匹配算法进行重新预测并确定,最终提取出该道路中线轨迹.本文使用Visual C 构建了原型系统,对QuickBird及IKONOS影像中具有一定宽度的带状道路进行了提取试验,并与经典的基于剖面匹配的半自动道路提取算法和基于Snakes的半自动道路提取算法进行了对比试验.经试验验证,本算法取得了较为理想的结果. 相似文献
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Road Detection from Optical Remote Sensing Imagery Using Circular Projection Matching and Tracking Strategy 总被引：2，自引：0，他引：2
Gang Fu Hongrui Zhao Cong Li Limei Shi 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2013,41(4):819-831
A road detection method based on Circular Projection (CP) matching and tracking strategy is proposed in this paper. The CP matching is a template matching-based algorithm with rotation invariant and low computation characteristics. This advantage is beneficial for twisty roads detection. Take the good use of the advantage, we improve the CP matching to make it more applicable for road detection, including: optimal template radius selection, approximation control parameter, and anti-interference correction for suppressing brightness and random noise affects. The overall road detection is using a dual-directional tracking strategy. In road tracking, we use a fan-shaped scope to limit the direction of template matching to prevent backtracking. In tracking procedure, we propose an adaptive template matching algorithm, overcoming changes between the selected template and targets. Finally, SPOT-5 and GeoEye-1 remote sensing images are used for experiment. The experimental result shows that the proposed method is rotation invariant, flexible and fast, which is applicable to the twisty road detection. The experiment results also show that road detection error is about 2?~?5 m, and detection accuracy is higher than 80 %. 相似文献
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道路信息在多个应用领域中发挥着基础性的作用。光学遥感影像能够以较高的空间分辨率对目标地物进行精细化解译，可大幅增强地物目标的提取能力。充分利用光学遥感影像丰富的几何纹理信息，进行道路的精确提取，已成为当前遥感学界研究的热点与前沿问题。鉴于此，本文依据近年来大量相关文献，对现有的理论与方法进行了归类与总结，通过分析不同方法采用的道路特征组合，将道路提取方法划分为模板匹配、知识驱动、面向对象和深度学习4类方法，简要介绍了道路提取普适性的评价指标并对部分方法进行了分析与评价；最后对现有光学遥感影像道路提取的发展提出了建议和展望。 相似文献
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矢量数据辅助的高分辨率遥感影像道路自动提取 总被引：1，自引：0，他引：1
高分辨率遥感影像上细节信息繁杂、干扰物普遍存在,对其进行自动化道路识别与提取的相关研究仍处在探索阶段。在道路提取过程中引入矢量数据辅助,可解决初始信息获取的困难,得到可靠性较强的训练样本。为此,提出一种矢量数据辅助下的道路提取方法,能够筛选出矢量数据中包含的有效信息,引导实现对高分辨率遥感影像的道路自动提取。利用Mean-shift滤波对图像进行预处理后,首先从矢量数据获取候选种子点,并通过提炼同质区域的形状特征剔除错误候选点;然后,自动获取负样本点以进行朴素贝叶斯分类,并采用邻域质心投票算法从分类影像提取道路中心线;最后,结合像素跟踪与方向判断矢量化道路中心线,并提出一种基于矢量几何分析的断线连接与毛刺剔除方法,对提取结果进行信息修复与规整、优化。实验结果显示,该算法的提取质量达到80%以上,且具备较强的稳健性,能够适应具有不同道路辐射和分布特征的高分辨率遥感影像。 相似文献
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针对机载LiDAR道路点云提取过程中自动化提取困难,停车场、水泥地以及与道路相连的地面点难以去除等问题,提出一种三角网约束与密度聚类相结合的机载LiDAR道路点云提取方法。在已有滤波结果的基础上,该方法首先根据道路点云样本的强度信息提取初始道路点,建立Delaunay三角网,运用三角网边长约束精化初始道路点;然后,通过密度聚类算法提取连通性较好且密度较大的独立三角网;最后,采用数学形态学算法优化道路边缘,确定最终道路点。实验选取国际摄影测量与遥感协会提供的两组城市机载LiDAR点云数据进行道路点云提取,结果表明:本文算法可以较好地进行道路点云的自动提取,且对不同类型的道路具有良好的自适应性,验证了算法的可靠性。 相似文献
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在城市双线道路数据更新的需求下,通过分析已有要素匹配方法,提出了一种顾及双线道路特征的单、双线道路匹配方法,用于提取城市双线道路增量更新中的变化信息。为保证双线道路的整体性,将双线道路多边形作为匹配对象,通过分析旧单线道路与多边形的方向、长度以及位置关系设计了单、双线道路匹配综合指标计算模型;然后,根据匹配综合指标确定单、双线道路匹配关系并提取变化信息。实验结果表明,该方法能够较好地满足双线道路更新中变化信息提取的要求,具有一定的实用性。 相似文献
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基于道路精简滤波原理的车辆导航系统地图匹配算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对交叉路口附近道路几何分布较为复杂的实际特点,提出基于道路精简滤波(RRF)原理的地图匹配算法。研究了基于D-S证据理论的多规则数据融合技术在二路段地图匹配中的应用。建立了最短欧氏距离和最小航向差两条判决规则。引入相关性模糊决策理论,将多路段匹配问题简化为二路段匹配问题,使D-S证据判决规则的概率分配函数能根据实际路网分布作适应性调整,提高了算法的鲁棒性。对实际跑车数据的仿真处理结果表明,应用该算法可以较好地解决城市交叉路口地图匹配问题。 相似文献
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白忱鹤迁徙路径与地面条件变化信息的遥感监测 总被引：2，自引：0，他引：2
据两千多年来的文字记载 ,候鸟适应了地球系统的气候环流、地表温度和湿地生态系统的分布与季节变化 ,选择了迁徙这种生存方式 ,幼年候鸟在迁徙往返中成长 ,候鸟种群在千里迁徙中优胜劣汰。传统监测候鸟迁徙路线的方法普遍采用的是环志法 ,这种方法的回收率为 1 0 %左右。近年来 ,我们与北海道环境研究所、东京大学 ,围绕鹤类鸟迁徙路径及其地面条件变化问题 ,开展了卫星跟踪数据、遥感成像数据、地表温度数据收集、处理和分析 ,得到了初步的结果。这项研究对中国东部经济快速发展地区和待振兴的东北老工业区的布局和发展 ,以及候鸟保护提供科学依据。本文主要介绍了具有代表性的候鸟 ,白忱鹤的迁徙路径监测和分析结果。 相似文献