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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