基于数学形态学的高分辨率遥感影像道路提取.pdf
斌斌****公主
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基于数学形态学和Hough变换的高分辨率遥感影像道路提取摘要道路提取是卫星遥感图像处理中十分重要的任务之一。在本文中,我们基于数学形态学和Hough变换来提取高分辨率卫星遥感影像中的道路信息。首先,我们对原始图像进行预处理,包括灰度化、滤波和二值化。然后使用数学形态学中开运算和闭运算来消除噪声并连接道路中断处。接下来,我们使用Hough变换来检测直线并过滤出符合条件的道路线条。最后,我们对提取的道路进行精细化处理,并通过实验验证了方法的有效性和鲁棒性。关键字:道路提取,数学形态学,Hough变换,卫星遥感
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基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路信息提取随着现代遥感技术的快速发展,高分辨率遥感影像作为非常重要的地理信息数据,对城市规划、交通规划、环境监测等领域有非常重要的应用价值。在其中,道路信息提取是城市规划和交通规划等领域的基础。传统的遥感影像道路信息提取方法主要是基于人工制图和人工干预,费时费力且效率较低。为了提高效率和精度,自动化的道路信息提取方法逐渐受到重视。本文提出了一种基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路信息提取方法。这种方法主要是通过数字图像处理技术和数学形态学理论来实现道路
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汇报人:CONTENTS添加章节标题研究背景与意义遥感影像在道路提取中的应用线特征在遥感影像中的重要性研究目的与意义研究内容与方法研究内容概述研究方法:基于线特征的高分辨率遥感影像道路提取技术路线:a.数据预处理:对遥感影像进行去噪、增强等处理b.特征提取:提取道路特征,如边缘、纹理等c.道路识别:利用机器学习算法进行道路识别d.结果验证:对提取的道路进行验证,确保准确性a.数据预处理:对遥感影像进行去噪、增强等处理b.特征提取:提取道路特征,如边缘、纹理等c.道路识别:利用机器学习算法进行道路识别d.结