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针对当前道路提取算法需要较多的人工交互的问题,提出一种基于形状先验的道路网提取算法,可以在高分辨率影像中只选取一个初始道路段即可以完成道路条带的分割。先用一维Gabor滤波提取出影像纹理特征值,再在纹理影像上进行阈值操作和直线匹配,获得初始道路段;以初始道路段的中心线的两个端点作为种子点,选择合适的长度和宽度分割出初始窗口;在初始窗口中运用加入形状先验知识限制的Graph Cuts算法求解最大流获得分割结果。与已有改进的Graph Cuts算法分割结果的比较验证了本方法的有效性。 相似文献
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利用偏度平衡自动提取机载LiDAR点云城区道路 总被引：1，自引：0，他引：1
针对机载LiDAR点云提取城区道路自动化程度低以及提取道路网不完整的问题,提出一种基于偏度平衡算法自动提取城区道路的方法。首先,计算末次回波点云中邻近点的坡度,依据城市道路设计标准选择坡度阈值,分离非地面点并获得初始道路点云;然后,利用偏度平衡算法计算出最优强度阈值,滤除非道路点,再结合道路与停车场的空间位置关系,通过点距精化初始道路点云;最后,对道路区域进行细化和平滑,得到道路中心线。通过定量分析及对比实验,该方法能够自动地从LiDAR点云中提取出较为完整的道路网。 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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提出了一种基于模糊算子理论的道路半自动提取方法.该方法在对小比例尺影像进行Sobel边缘检测的基础上,定义了12种模糊算子表示2维道路的各种可能的结构,然后在给定道路种子点附近形成的一定范围内进行搜索,提取出道路的中心线.实验结果表明,该算法速度较快并且具有较强的鲁棒性. 相似文献
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结合模糊连接度理论和SPOT影像上道路的表现特性提出了主干道路半自动提取的方法。首先,对原始影像进行去噪滤波处理,再人工选取能够代表道路特性的种子点,计算出各个像素点相对种子点的模糊连接度,将模糊连接度值大于一定阈值的像素点提取出来,从而得到道路线的支持区域;接着对二值道路域细化抽去得到道路中心线;实验证明,该方法可以取得较好的效果。 相似文献
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对于利用机载LiDAR点云数据提取城区道路提出一种新的思路。首先利用机载LiDAR点云数据的高程和强度属性对城区道路进行初始提取,获得初始道路点云;其次采用距离分割法和基于RANSAC算法的分割方法精化初始道路点云,有效剔除停车场等与道路相似的区域;最后采用数学形态学细化方法提取道路中心线。实验结果表明,该方法可以较正确和完整地提取城区道路。 相似文献