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宽度窄、路面材质与农田差异性低是农村机耕路的特点,也是导致现有模板匹配方法自动化程度低的主要因素。本文针对这一问题,提出动态权重约束下的农村机耕路提取方法。该方法首先通过改进多尺度线段方向直方图（Multi-Scale Line Segment Orientation Histogram, MLSOH）模型,对机耕路局部道路方向进行预测,能够降低由于田埂干扰所导致的道路方向错误预测几率;其次为明确表征机耕路线性特征,对影像进行线段提取。并将局部区域线段长度作为权重动态分配的主要因子,对不同道路预测方向进行动态权重分配,以此解决路面宽度窄导致的匹配准确度下降问题。最后,将HSL色彩空间相似性分析模型与动态权重因子进行结合,构成HSL动态匹配模型,以此提高机耕路与农田之间的对比性。本文以3幅不同地区、不同类型的高分辨率影像为实验数据,与其他多个模板匹配算法进行对比分析,结果表明,本文方法道路提取的完整度、正确率以及质量均在95%以上。同时相对于其他方法,在保证机耕路提取精度的基础上,本文提出的方法具有自动化程度高的优点,并且本文的方法也适用于其他农村区域道路。 相似文献
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针对高分辨率光学卫星影像线段断裂问题,基于不同方法线段提取结果优势互补的思想,提出一种简单的线段融合方法。首先,从边缘提取、边缘跟踪入手,对不同方法试验结果进行对比分析,以此验证融合不同方法线段提取结果的必要性;其次,选取边缘提取、边缘跟踪差异性较大的两种线段提取方法作为融合基元,并对戴激光等提出的线段提取方法进行了改进;然后,通过相位分组、端点约束、拓扑约束,构建不同方法线段的匹配模型;最后,依据线段长度优先的原则,建立线段融合决策模型。通过多幅不同类型、不同大小、不同覆盖区域的高分辨率光学卫星影像试验结果对比分析,本文方法相对于其他方法,具有线段结果完整度高的优势。 相似文献
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