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基于非下采样Contourlet的遥感图像道路增强与提取
摘要：
本文通过非下采样Contourlet变换对遥感图像进行分解，采用小波变换对分解的图像进行过滤和去噪。然后使用小波重构，将过滤和去噪后的图像进行重构，得到了处理后的遥感图像。接着我们采用基于形态学的图像处理方法对道路进行提取，最后通过实验验证本文提出的方法可以有效的提高道路的识别和辨别能力。
一、引言
在城市化进程中，道路建设成为每个城市都必不可少的一部分，这也促使很多领域对道路的研究和识别。而遥感图像道路提取作为一种非常有效的技术，被广泛地应用在交通规划、土地利用规划、城市规划、水资源评价等领域。但遥感图像道路提取不仅存在极大噪声和尺度问题，并且混淆和遮挡，使得遥感图像道路提取的难度增大。近年来，随着数字图像处理技术的不断发展，针对遥感图像道路提取问题的研究也越来越多。
本文针对遥感图像道路增强和提取问题，提出了一种基于非下采样Contourlet的道路图像增强和提取方法。首先，对遥感图像进行非下采样Contourlet分解，得到一组子带系数。对每个子带进行阈值处理和滤波去噪，然后对预处理后的系数进行非下采样Contourlet重构，得到增强后的图像。接着使用基于形态学的道路提取算法，选取形态学变换的参数调整后提取道路。最终模拟实验表明该方法有效降低了图像噪声，并提高了道路的识别和辨别能力。
二、非下采样Contourlet分解
Contourlet变换是一种多尺度、多方向的基函数分解方法，具有良好的局部信息处理的性能。非下采样Contourlet变换的主要优点是具有非常高的分辨率和非常好的局部性质。通过对遥感图像进行非下采样Contourlet分解，对于具有较小尺度的道路部分进行细分，可以获得更丰富的细节信息，对于大尺度的道路部分进行粗分，保留其整体的特征，方便后续的处理与提取。
三、小波变换去噪
在对遥感图像进行非下采样Contourlet分解后，由于遥感图像中普遍存在各种噪声，因此用小波变换进行去噪是必不可少的一个步骤。小波变换同样也是一种多尺度分析方法，其主要特点是可以很好地处理图像的局部细节信息和整体特征信息。通过使用小波变换处理后，对图像的局部特征进行更好的滤波，更好地去除噪声，同时保留图像的边缘线等特征。
四、基于形态学的道路提取
形态学是一种常见的图像分析方法，对于道路的提取也是非常常用的方法之一。形态学方法可以根据不同的需求，对二值图像进行不同的操作。一般使用形态学操作进行道路提取分为开运算和闭运算两个步骤。在第一个步骤中，随机选择参数使有效道路分离出来。在第二个步骤中，合并相邻区域，将类似道路的区域进行合并。最终提取出道路等景观特征。
五、实验结果与分析
为了验证本文提出方法的有效性，我们使用了遥感图像进行模拟实验。实验中比较了本文提出的方法和其他方法，如小波变换、Contourlet变换、小波+Contourlet变换、非下采样Contourlet变换等方法。结果表明，非下采样Contourlet变换处理方法不仅可以去噪和增强图像，还可以显著的提高道路的识别和辨别能力，较好地解决了道路提取问题。
六、结论与展望
本文提出了一种基于非下采样Contourlet的遥感图像道路增强和提取方法。该方法通过对遥感图像进行非下采样Contourlet分解和小波去噪，再使用基于形态学的道路提取算法对增强后的图像进行加工处理。最后，模拟实验表明本文提出的方法可以有效的降低图像噪声，提高图像清晰度，较好地解决了道路提取问题。但是，本文研究还存在一些局限性和不足，对于道路的扩展提取、形态学参数的选取等方面亟待进一步的探究和改进。