基于衛(wèi)星圖像的虛擬數(shù)字化城市建模.pdf

1、隨著當前遙感技術、計算機技術等不斷發(fā)展，遙感圖像已經成為獲取地理信息的重要數(shù)據來源。與傳統(tǒng)的方法相比較，從遙感圖像中獲取信息有時效性、周期性、經濟性等優(yōu)勢。利用遙感衛(wèi)星圖像獲取道路、房屋等地物信息已成為一個備受世界各國關注的問題。道路及房屋是數(shù)字城市化的重要組成部分，隨著科技及計算機技術的不斷發(fā)展，快速自動獲取質量高、規(guī)模大的道路網及房屋信息已成為可能。通過遙感衛(wèi)星圖像提取地物信息己成為計算機視覺、計算機圖像處理及遙感等領域的研究熱點。

2、
　　 本論文研究內容涉及圖像處理，模式識別和虛擬現(xiàn)實多課題。文中對數(shù)字圖像處理的一些基本方法進行了討論，包括圖像灰度化、圖像二值化、圖像增強、圖像平滑處理、圖像邊緣檢測、分割算法、直方圖統(tǒng)計、腐蝕與膨脹、斑塊統(tǒng)計等。
　　 具體研究內容：
　　 1.在預處理階段，探討了圖像質量改善的方法。著重對條帶噪聲去除展開研究，用插值法、傅里葉變換法去除條帶噪聲。
　　 2.探討了現(xiàn)有邊緣檢測算子，在獲得道路邊緣特

3、征的基礎上，再用曲線擬合方法對道路邊緣進行擬合，實現(xiàn)道路提取。該方法對于鄉(xiāng)村道路提取效果較好，但對錯綜復雜的道路網有待進一步研究。
　　 3．在圖像分割獲得道路輪廓的基礎上，提出了用方向模板來檢測道路。該方法需人工給出道路起始點和終止點，算出兩點連線構成的方向角，根據方向角選擇對應的方向模板，并從起始點逐步檢測到終止點，實現(xiàn)道路提取。該方法需多次給出道路起始點和終止點，如何提高該算法的自動化程度有待進一步研究。
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4、．研究了用圖像卷積運算獲得線特征加強系數(shù)，該系數(shù)能加強道路線特征，同時也能弱化背景灰度恒定區(qū)域。去除短線段和塊狀噪聲，人工干預進行道路修剪，最后用數(shù)學形態(tài)學細化處理得到道路骨架，實現(xiàn)道路提取。因為道路一般與村莊、城鎮(zhèn)等居民地或人工設施相連接，所以該方法需要人工截斷道路和居民地的連接。如果能夠智能地判斷出非道路區(qū)域，并實現(xiàn)自動截除，那么道路提取的自動化程度將會得到很大的提高。
　　 5．在圖像分割獲得基本道路網輪廓的基礎上，提出了

5、用Hough直線，再進行道路判斷、道路修剪、道路連接，并形成道路網，實現(xiàn)了城市直線道路提取。該方法對于城市直線道路提取效果較好，但算法魯棒性有待加強。
　　 6．提出了基于概率的建筑物輪廓識別算法。在這種算法中，提出了剪切-融合算法用于輪廓的提取與合并，并建立了一個概率模型用以衡量某個輪廓區(qū)域是否為建筑物的可能性。這種算法的優(yōu)點是能夠通過概率模型把建筑物的各個特征結合起來，并通過學習由先驗數(shù)據來決定模型參數(shù)，同時，模型也具有很好

6、的擴展性，新的特征很容易加入進來。相對于其他建筑物提取算法，本算法具有更好的魯棒性和可擴展性。
　　 7．提出了基于輪廓提取的建筑物變化檢測算法。此算法的主要思想是首先找出不同時相圖像中的建筑物輪廓，然后利用我們提出的概率模型比較對應的建筑物輪廓并給出它們變化的可能性，最后根據建筑物相應的變化概率值，判斷它們是否發(fā)生了變化。通過實例可以看到這種算法對于一般紋理復雜度的建筑物的變化具有較好的檢測能力，并且算法本身對圖像的配準精度要