SAR图像道路提取方法研究

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合成孔径雷达(SAR)具有全天候、全天时以及穿透能力强等特点,在军事和民用领域均有着广泛的应用。各国对SAR技术的重视和大量投入,使得SAR技术突飞猛进,而对SAR图像的理解与解译的发展却相对缓慢。作为SAR图像中的一类重要目标,道路目标的识别与提取具有重大的理论与实际意义,受到人们越来越多的关注和研究。在国防“十一五”预研项目的支持下,遵循道路基元检测、道路片段提取、道路片段连接的研究思路,本文重点研究了有效、准确地提取SAR图像中的道路目标的方法及其性能评估方法,主要内容如下:(1)高分辨SAR图像道路基元检测。道路基元检测是道路提取过程的基础,其结果直接决定了最终提取目标效果的好坏。而道路在SAR图像中表现为线目标,道路基元检测的实质是边缘检测方法在道路提取问题上的具体应用。经典的SAR图像边缘检测算法存在一些不足:ROA算子边缘定位不够准确,对较细道路不敏感;互相关算子的抗噪性较差,虚警率较高。针对两者之不足,本文在前人工作基础上,提出了结合ROA算子和互相关算子的融合算子进行道路基元检测。实验结果和性能指标分析表明,相比于ROA算子和互相关算子,该方法无论在检测率还是虚警率上都有所优化;同时,与另一经典的边缘检测算子Duda检测算子相比,该方法能更好的剔除虚假信息。所以,道路提取过程的后续处理将用到融合算子进行道路基元检测。(2)道路片段提取。由于采用了边缘检测的方法进行道路点的提取,因此需要对其进行结构化描述,包括道路片段提取和道路片段特征描述两个部分。本文针对相位编组和全局Hough变化的不足,提出了相位编组和局部Hough变换相结合的道路片段提取方法,并以此为基础提出以响应均值σave、方向θ和归一化长度lengthnorm三个特征来描述道路片段。(3)道路片段连接。经过道路片段提取之后,道路片段之间仍然存在断裂的现象,需要从全局出发进行连接。本文重点研究了采用遗传算子进行道路片段的优化连接,其全局优化能力最大程度的保证了道路提取结果的完整性。针对道路提取性能指标缺乏统一标准的问题,提出了检出率和误检率两个指标进行性能评估;实验结果表明,基于GA的自动道路提取方法能有效、准确的提取道路目标,并实现了道路目标提取过程的全自动化。(4)在项目前期探索阶段,对半自动道路提取的方法进行了一定的研究,并编程实现道路提取的另一核心算法:基于Hough变换(HT)的半自动道路提取算法。并在课题组已有的SAR图像处理平台的基础上,通过对VC/Matlab混合编程方法的研究,将道路提取算法封装为COM组件,实现了算法实例调用及其性能评估。
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-19页
    1.1 本文的研究背景和意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 半自动道路提取研究现状第13-14页
        1.2.2 自动道路提取研究现状第14-16页
        1.2.3 道路提取发展趋势及存在的问题第16-17页
    1.3 本文的主要内容和组织结构第17-19页
第二章 SAR图像道路基元检测第19-33页
    2.1 引言第19页
    2.2 传统边缘检测算子不适用于SAR图像的原因分析第19-24页
    2.3 经典的SAR图像边缘检测算子第24-30页
        2.3.1 Duda检测算子第24-25页
        2.3.2 均值比率检测算子第25-29页
        2.3.3 互相关检测算子第29-30页
    2.4 融合算子用于道路基元检测第30-31页
    2.5 道路基元检测性能评估方法第31页
    2.6 实验结果与分析第31-32页
    2.7 本章小结第32-33页
第三章 SAR图像道路片段连接第33-44页
    3.1 引言第33-34页
    3.2 相位编组和局部Hough变换相结合的道路片段提取方法第34-41页
        3.2.1 道路区块提取第34-37页
            3.2.1.1 相位编组第34-35页
            3.2.1.2 参数选取问题第35-37页
        3.2.2 局部优化提取第37-39页
            3.2.2.1 Hough变换基本原理第37-38页
            3.2.2.2 局部Hough变换提取道路片段第38-39页
        3.2.3 实验结果与分析第39-41页
    3.3 道路片段描述方法第41-42页
    3.4 本章小结第42-44页
第四章 基于遗传算法的道路片段连接第44-51页
    4.1 引言第44页
    4.2 遗传算法简介第44-45页
    4.3 GA优化连接道路片段第45-50页
        4.3.1 道路片段可连接准则第46-47页
        4.3.2 GA进化过程设计第47-49页
        4.3.3 实验结果和分析第49-50页
    4.4 道路提取性能评估方法第50页
    4.5 本章小结第50-51页
第五章 SAR图像道路提取的软件平台实现第51-66页
    5.1 引言第51页
    5.2 道路提取核心算法第51-55页
        5.2.1 基于GA的自动道路提取算法第51页
        5.2.2 基于HT的半自动道路提取算法第51-55页
            5.2.2.1 基于Duda算子的道路基元检测第51-52页
            5.2.2.2 HT道路提取第52-53页
            5.2.2.3 区域生长获得弯曲道路第53-54页
            5.2.2.4 人机交互修正第54-55页
            5.2.2.5 实验结果与分析第55页
    5.3 基于COM的VC/Matlab混合编程用于道路提取算法的平台实现第55-62页
        5.3.1 COM原理第55-56页
        5.3.2 VC/Matlab混合编程方法第56-57页
        5.3.3 实例设计与实现第57-61页
            5.3.3.1 创建COM组件第57-58页
            5.3.3.2 VC调用COM组件第58-61页
        5.3.4 实例结果与分析第61-62页
    5.4 实例功能演示第62-65页
        5.4.1 道路提取算法实例演示第62-63页
        5.4.2 道路提取算法评估功能演示第63-65页
    5.5 本章小结第65-66页
第六章 总结与展望第66-68页
    6.1 主要研究工作和取得的成果第66页
    6.2 下一步工作和展望第66-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-73页
附录1第73-91页
附录2第91页
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