高辨别率遥感影像中道路提取方法的研究

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高辨别率遥感影像中道路提取方法的研究

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毕业论文范文题目：高辨别率遥感影像中道路提取方法的研究，论文范文关键词：高辨别率遥感影像中道路提取方法的研究
高辨别率遥感影像中道路提取方法的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：道路网作为地理信息体系利用的一个基本数据,它的辨认、提取跟准断定位对影像懂得、制图、GIS数据的更新以及城市打算、交通跟测绘方面存在的深远意思。卫星遥感技巧的发展使得遥感影像的辨别率明显进步,高辨别率跟中低辨别率下的道路影像特点浮现较大差别,如何更好的利用高辨别率遥感影像提取道（此处忽略..）路信息实现GIS数据动态更新是近年来重要研究方向之一。数学状况学是树破在拓扑学跟随机集上的一门图像分析学科,在图像跟信号处理、测绘范畴中得到了深度利用。本文分析了现有的从遥感影像中提取道路的不同方法,并在此基本上结合数学状况学方法研究实现了半主动模板匹配法跟基于多特点的k-均值（略..）聚类宰割方法,本文重要工作包含下面三部分:(1)基于数学状况学的遥感影像处理,可针对影像取特定的构造元素经过数学状况学的开、闭运算对影像进行预处理,包含状况滤波跟图像加强。在提取出的道路网络上应用开闭运算、状况重建对其进行图斑去除、孔洞填充、去除毛刺,得到正确道路提取成果。(2)对基于模板（此处忽略..）的道路提取方法进行改进,使其可能实用无明显核心线的道路提取。抉择三个初始种子点,配合角度纹理信息断定道路初始信息,根据匹配阈值断定目标窗,得到迭代种子点。将迭代种子点连线就是提取的道路线。实验成果证明,采取该算法能较好的提取道路信息,同时算法也基本满意实时性请求。(3)提出一种改进的（略..）聚类宰割方法。道路图像预处理后,引入综合纹理特点向量跟光谱特点向量对图像进行K-均值聚类宰割,将宰割后的影像利用数学状况学进行地物分别、图斑去除,得到终极提取成果。实验定量分析,基于综合特点的道路聚类宰割方法比利用单一图像特点的宰割方法有更好的宰割后果。

以上为本篇毕业论文范文高辨别率遥感影像中道路提取方法的研究的介绍部分。

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