畢業論文

打賞
當前位置: 畢業論文 > 研究現狀 >

道路圖像特征的提取識別分割國內外研究現狀

時間:2019-05-24 21:24來源:畢業論文
利用圖像采集器如相機等拍攝道路圖像,通過計算機的算法實現道路圖像特征的提取,其中分為識別和量測兩個部分。識別對于人類來說是很簡單就能識別出道路的,但是對于計算機而

利用圖像采集器如相機等拍攝道路圖像,通過計算機的算法實現道路圖像特征的提取,其中分為“識別”和“量測”兩個部分。“識別”對于人類來說是很簡單就能識別出道路的,但是對于計算機而言則實現起來分廠的困難。而“量測”對于人而言是需要大量的精力和物力的,但對于計算機而言則是非常的簡單方便。道路圖像的特征提取,現在主要是半自動的特征提取和自動特征提取兩種模式并存的趨勢。從目前的研究的發展來看,自計算機的自動化特征提取是非常困難的,因為計算機提取道路的使用功能不僅只有量測,也包括部分測量的鑒定。其中“識別”對于計算機實現起來也是非常的困難,而對人來說則十分簡單。而“量測”對計算機處理則恰好相反。因此,利用人和計算機的各自優點進行半自動特征提取和識別在目前來說更易于現實[2]。35666
1    道路特征自動提取的方法
道路特征的自動識別與道路幾何信息自動定位是道路特征自動提取的兩種主要方法,目前有很多種的道路圖像特征提取方法可以供選擇和參考,分別有局部提取和全局提取。人工智能的計算機視覺,圖像模式識別,數學模型等,這些方法都能在道路圖像中分割出的其他的數據信息,實現道路圖像甚至可以區分道路類型。以下介紹幾個具有代表性的方法:論文網
基于平行線對的方法。道路的基本特征是我們可以從道路的邊緣能夠看到一組與道路平行的直線,從而產生多種道路提取算法。關鍵在于平行線表示鏈接好道路邊緣的路徑,和識別平行線是否為道路的識別方法。P. Dal Poz 等(2006年)提出了在中等分辨率和高分辨率圖像中自動提取道路的方法。該方法主要分為兩個步驟,首先檢測感興趣區域并且提取道路種子。在檢測過程中,尋找符合幾何學和輻射線測定要求的局部道路屬性, 例如道路通常是平和的并且更加明亮的背景表面,通過canny邊緣檢測及邊緣連接與融合法提取出代表圖像邊緣的多邊形[3]。這些圖像邊緣通過很多很多的多邊形整合在一塊,最后可以得到一個比較筆直道路圖像出來,將這些類似的路段或者是多邊形放在一起,可以組成一個完整的道路出來。接下來,道路種子連接和重建是道路,整個道路網絡。在完成路網改造過程中,兩種策略的使用。我們把連續的從道路種子種提取出來的信息放到道路的中心線上面,將這個中心線上的信息數據作為參考,近似的在這個設置參考點,大致的將道路的輪廓提取出來,并且根據這些數據重新構建道路。通過研究表明,這種方法具有很好的效果。 源`自*六)維[論*文'網www.mmeqir.tw
(1)    標點隨機過程方法。X. Descombes, J. Zerubia等提出了將標點隨機過程理論應用于圖像分析中,這樣來提取出道路信息的方法。對標點符號的主要目的是利用隨機框架對目標問題進行建造模型。要分析的目標可以是任何數字,任意位置和任意參數[4]。對提取道路信息的算法不同,和標點符號的隨機過程的方法,標志著路。出發點它被定義為一個泊松分布密度函數,稱為標簽(商標)與每一點相關的任何參數的。在圖像分析中,該參數用于確定目標的一些幾何性質。在進行道路信息提取的過程中,將RJMCMC (Reversible Jump Monte Carlo Markov Chain)嵌入模擬算法中來優化得到一個更完整的模型。
(2)    多分辨率提取算法。使用兩個相同分辨率的航拍影像。粗糙分辨率的道路是明亮的,和局部和全局閾值提取。精細的分辨率是從邊緣提取,且邊緣聚集形成的平行線對和別的的區域。由一些標準提取對兩分辨率圖像進行融合。 道路圖像特征的提取識別分割國內外研究現狀:http://www.mmeqir.tw/yanjiu/20190524/33709.html
------分隔線----------------------------
推薦內容
体彩22选5