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基于NSCT的遥感影像道路提取算法研究的中期报告
一、项目背景和意义
遥感影像道路提取在城市规划、交通规划、环境保护等领域具有重要的应用价值。传统的图像处理方法主要是通过灰度变化、纹理信息、边缘检测等方式提取道路信息，但是该方法存在提取效果不稳定、困难、误差较大等问题。随着图像处理技术的快速发展，基于多分辨率、多方向和多尺度分析的小波变换成为了近年来遥感图像处理的研究热点。NSCT（Non-subsampledContourletTransform）是一种基于小波变换的图像多尺度分析方法，比传统的小波变换更适用于描述图像的纹理和几何特征。因此，本课题拟基于NSCT方法对遥感影像进行道路提取研究，并探索基于NSCT的道路提取算法的实现。
二、研究内容和进展情况
1.NSCT算法原理研究
1.1对NSCT基本概念进行介绍，包括小波变换和contourlet变换的基本原理，NSCT的组成结构和基本特性。
1.2对NSCT与其他小波变换相比所具有的优势进行分析。通过对实验图像的处理测试，NSCT在保持图像细节信息的同时，能够有效地抑制图像中的噪声和毛刺。
2.道路提取算法的设计
2.1提出了一种基于NSCT的遥感影像道路提取算法。该算法首先将原始遥感图像进行预处理，并利用NSCT分解原始图像，然后对分解得到的图像进行二值化处理和形态学处理，最后得到提取出的道路信息。
2.2对算法流程进行了优化，增加了预处理和后处理模块，使得算法提取效果更加稳定和准确。
3.算法实现和实验
3.1使用Matlab软件实现了NSCT算法的代码，并对实验图像进行了处理。
3.2对算法进行了实验验证，结果表明，基于NSCT的道路提取算法相较于传统方法，具有更好的抑制噪声和保持细节的能力，能够提取出更准确的道路信息。
三、存在问题和下一步工作
1.道路提取算法的效率需要进一步提高。
2.算法的准确度需要进一步验证和优化。
下一步工作将着重解决现有算法效率问题，同时对算法的准确度进行更加精细的验证和改进。