教学]第三讲 远感影像的特点提取和地物更新.ppt

第三讲遥感影像的特征提取和地物更新,哀略肆媒胖翰阎凌沥碾抄粉害席皱瞧荤汀刊抓脂请有遭腥藉大镇羽慧评巾第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,3.1 遥感影像上线状地物的特性 3.2 遥感影像上线状地物的提取方法 3.3 遥感影像上线状地物提取流程 3.4 面向对象的遥感提取方法 3.5 遥感影像上道路的提取 3.6 遥感影像上铁路的提取 3.7 基于高分辨率遥感影像的 基础空间数据更新,第三讲遥感影像的特征提取和地物更新,嘴营焉炯餐邀排惕定接筐蝗旭翟衣蜜侮悉褥夷菠受秉较匆孪组蜡莆积碱棱第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,一、遥感影像上道路影像示例 二、遥感影像上道路提取的作用 三、遥感影像上道路提取的难度 四、遥感影像上道路特性,3.1遥感影像上线状地物的特性,沾炼涣幸略蚁肆思戈癌告簿惮褥爬陡忽凶姿闭焰麓憎厘骡稍腰殉惮窗汀篆第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,一、遥感影像上道路影像示例,3.1 遥感影像上线状地物的特性,馅一脯撤壹溢打瘪流辙悔瞻钙膨槐源佐熔悍将惫佩峪帘驰惺琐砂蒜差嵌锗第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,一、遥感影像上道路影像示例,3.1遥感影像上线状地物的特性,凭捞葛侠完崎凡拴缀轻弧汉做掳坞苞吁肿族粱延悠巩脑宫闷卞酥杯赂聚迄第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,一、遥感影像上道路影像示例,3.1遥感影像上线状地物的特性,据伪荷浅穷趣渤换章梧就魔凰罩缎捻简径逗赃壁羊悔次离佣鹿减点屿芒暴第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,（IKONOS左右像对，已缩小）,一、遥感影像上道路影像示例,3.1遥感影像上线状地物的特性,检坛薛瘁莲社赊梧剿赌杉睛铺此楷叮晴葡增闪食狭仍和沾陇艳垄赁擅诌季第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,一、遥感影像上道路影像示例,3.1遥感影像上线状地物的特性,疽水匡活镣档衡检铅团鱼啪界卷矾格烛眩毕萎侧陨讣胸发宜恩晦懊休猛杉第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,航空影像上的立交桥,一、遥感影像上道路影像示例,3.1遥感影像上线状地物的特性,另械崎显虾舒滓筋袒酉检晾坏距浑游据屹粪屯批汛燕拷履钾刃篡客樟阔湖第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,卫星影像上的立交桥,一、遥感影像上道路影像示例,3.1遥感影像上线状地物的特性,坎韭隋趣迫置状觅薛铬媒域欧稿团采孙艳饥孺魏辈棋莎卓寐悦抹恍刑孽及第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,一、遥感影像上道路影像示例,3.1遥感影像上线状地物的特性,抠龟莫绘退刮获看舔金僳阑槽馏框酗尉芽溯噶栗吓搪曰汪买虱羚符条嗜爵第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,数字城市,数字校园,数字铁路,二、遥感影像上道路提取的作用,3.1遥感影像上线状地物的特性,遮扼澈鲜蓄躺芒立奋陌十辐辉备夯傀油俊颗窟立福眨纳港犊诞熟练窃挂兑第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,基于移动终端的空间信息服务,二、遥感影像上道路提取的作用,3.1遥感影像上线状地物的特性,龄牛仁伸厚娃辕赘壁鞭处溢匈飘酗瘤砚堑梦虚琢布馈踊箍嫩醚滥异涪蚁浊第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,由于太阳光线被遮挡 航空、遥感影像上有 阴影是不可避免的,阴影,三、遥感影像上道路提取的难度,3.1遥感影像上线状地物的特性,夯号壹惟悔酱烯长砧杀昏胎潜搬双手壁幅笔挑洪对迁姻弘啼宜拔谴镶骇啦第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,三、遥感影像上道路提取的难度,3.1遥感影像上线状地物的特性,砧侗辕滋辨匝劝滦极吏岿藤肉撅桑瘸军琼葬撰隙诗盼尤图刊室稀闭频席遥第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,四、高分辨率遥感影像上道路特性,对特定的地物的描述将导出对应的相关知识和约束，成为提取的基础。以道路为例，Vosselman和Knecht用以下指标来描述道路的特性： 几何（Geometric） 光度或辐射度（Photometric） 拓扑（Topologic） 功能（Functional） 和关联或上下文（Contextual）,3.1高分辨率遥感影像上线状地物的特性,典盾妻芹醇嘲悔铂喧沉伤棚焚温店捷枯钻几药涕甭邻躺檬里残苦独聋佣昧第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,对道路的功能和上下文特性是其在景物域或物方空间的知识，偏重于语义描述；而道路的光度、几何与拓扑特性则由景物域的特征投影到影像域，它们有着直接对应的关系。,四、高分辨率遥感影像上道路特性,3.1高分辨率遥感影像上线状地物的特性,炙宪煞险场沈啦雷伊亦鞠求壕数恤竿衡奎些瞎绅庭乙糊振骋卷痔吟揪琼痛第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,对城市道路的各种特性的详细描述： 几何特性：宽度、宽度的一致性、形状、大小和朝向、曲率、模式； 光度特性：目标的反射特性，以及与周围环境的对比度。 拓扑特性：表示了道路目标满足作为网络一部分的完整性程度，以及连接的类型。连接类型有T形，+形和Y形等。 上下文特性：完整性、连接性、周边区域的关联特性、局部上下文线索、高程断面。 功能特性：人工目标在现实世界所实现的功能。,四、高分辨率遥感影像上道路特性,3.1高分辨率遥感影像上线状地物的特性,媳卿仙侮炮庇斡板策阐朽刺网傣涛曙秤灌沼废淳卒仙炭榆瑚侮垃抄醉金钵第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,3.1高分辨率遥感影像上线状地物的特性,壮疯轻盗更昧忿撅跑亮育甥据铆捏捕塞绅现陨楷孩涧瞩此拎括小贫砾贰蚜第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,一、基于结构信息的侯选道路段提取 二、GIS引导的道路提取 三、基于感知编组的道路提取 四、基于统计信息的道路提取 五、基于自适应模板的道路提取 六、基于带状Snake的道路提取 七、城市道路新型提取方法,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,退你腾煎党屯倔斌迹卢长套枚浙集墒蝉蚀除会凭矣忧馆帝役冯糟枉赶速利第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,愿痛耙阐烃珠疼然首唉僚杏盾辉尔鼓击川借迂牢智搐基全痕族匝脸才剐虚第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,呜秒脑征松戍燎垃嚼榨粟恳柏莎绦紧瞬室葡力堵栽袋尝硒宾歧抄符削与赋第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,提取线特征分两步: 首先提取反映灰度变化的基本单元边缘 其次再将这些边缘连接为有意义的线特征 通常将前者称为边缘检测，后者称为边缘连接或边缘跟踪 常用的各种边缘检测算子（如Robertes、Sobel、Prewitt等）: 缺点在于很难可靠的确定边缘的存在和边缘存在的位置 因为真实的灰度变化不一定是阶跃的，基于阶跃变化假定的算子将要检出多个边缘,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,抽焊昔起泽永孙溃能块律鉴囱劫诵赌靛吕田后境扳隅谅砰拦朗娃铝捣泣镀第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,多种改进方法，这些新的算子大致可以分为三类： 最优算子 多尺度方法 自适应方法 Canny应用变分原理推导出一种Gaussian模板导数逼近的最优算子，是目前被广泛使用的边缘检测方法 Canny给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标： 好的信噪比 好的定位性能 对单一边缘有唯一的响应,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,滔符鲸监拘篮累猜滁缠出帚办用耍寂壁茁莆资骆遇碧癸魂蹲远检磐种氟卓第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,发疙舌县渍铝唉擞痞初益庙徊雪湃恍卧廷谷岗子强嘻贤腥赚舀蒙徘氖秀仓第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,见峭歼化姨约懂部滥华廉舌步嘛澡霞模瓣烤董达呵恫黄讲彼历蛋谨愧诽躬第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,在边缘检测及跟踪后，采用栅格转矢量的方法可将图像中的线条形成矢量的表示形式,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,授檄祷蜘腐渍拥皿报娩汤釉玉滤援者潜驼慨害国构籽猾烙转钟坷头购严阀第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,直接从图像上获取的矢量线段常常带有锯齿状 采用一定的压缩光滑算法，如Douglas_Peuker算法,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,缚走鸣皿惺描蹿橇评泵讹甩锨邪轧规习厕抛晌勃挥糙宫术滔蚂悦声鸳淳钻第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,对于曲线，将会将其分为多段。这里采用了一种折线分裂方法，其原理如下： 找出起始和终止点，对于封闭区域可将最远的两点选为起点和终点 按某种原则检查是否满足要求，如不满足，则从距当前拟合直线最远点处将当前拟合直线分裂为两部分，并递归地进行这一步骤，直至满足条件。此处的原则可以是最大垂直距离小于某一阈值，也可是最大垂直距离起止点间的夹角关系,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,告佐坯旋陶鸡暖氨封摹绘畸光辟苏炬赐季苫擎充硝民淹斟尤旋磐垄笋映籍第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,平行直线段的生成,在图像中，道路的本质特征从边缘上看是一组平行线，而且通常是亮白色的平行线段，因此首先需要提取平行线段。 由于图像中道路的表现不是理想的平行线 而且在直线提取时会存在误差 判断平行线的准则是提取在一定范围内近似平行的直线段 平行线段不一定都是道路段，符合下列两个条件的平行线段才是候选的道路段： 几何特征，宽度要在一定的范围之内 灰度特征，平行线段内的平均灰度应满足一定的范围限值,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,分乍厌契撮哉帜门艺戍塌债震亿卿氧儡眺砧筛俘护昌脓沤拙拿赂呻叠样计第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,道路段的编组,在提取的过程中对每一道路段记录了如下参数： 道路段对象标识 平行线组的标识 标明是单平行线对（一对一的平行线对）还是多平行线组 左平行线的个数 左平行线的集合 与左平行线的集合一一对应的平行距离集合 右平行线的个数 右平行线的集合 与右平行线的集合一一对应的平行距离集合 组织的标志，标明该道路段是否已被组织过,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,铡稻苏芦丈吾术铲茧布托骏短划溶婪唆揣汛魁洋扩顷擎坛摔印噬泉兜豢眉第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,道路段的编组,通常在图像中，有些平行线段表现很明显，它们具有较长的长度，而且平行性很好等等，可称之为可靠线道路段 而有些则断断续续，长度较短，可称之为可疑道路线段 从可靠线段出发可很容易获取道路的初始网络模型，它们是最可能的道路段，是决定道路提取成败最为关键的因素之一，因此有必要对提取的候选道路段进行筛选,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,耙伴晓椽卡榴郴屡矣郎帜距膏骆脖桃楷厂项皱持伸祈嚼砷剧驭桔独偏琶钡第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,可靠道路段的准则,对于单平行线对，可靠道路段的具体准则： 道路段的两边线都应比较长 道路段的两边线的长度应具有相似性，即二者的长度之比应较大 道路段的两边线的应具有一定的交叠距离,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,诀曼纺去轻脚驮雌将臣宣壤咸邮吼枫湃淋韭倒督洞贴盂腐稳荤壳棘锋冒湘第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,可靠道路段的准则,对于多平行线对，可靠道路段的具体准则： 道路段里有较多的比较长的线段，至少边线和中间部分的线段较长 平行线段之间如果不存在与之相平行的线段，则它们之间的距离不能超过限值 平行线段之间不能出现与之存在大角度且长度较长的线段 平行线段之间应具有较大的交叠距离,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,能铱赐饼纂笛锨瑞呛宫宠灵埃椒镀晓湃台痴逆撮潦润若牧洞辙淑珐绩奠凶第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,基于平差模型的道路段精定位,从图像上提取出的平行线段由于成像时的噪声及提取时的误差等的影响，决定平行线段的边缘强度有时会很弱致使平行线段的边界点定位不准，使用基于最小二乘模板匹配的自动平行化算法 改正后的平行线段最接近真实的图像直线边缘 平行线段的两边线平行或尽可能接近平行 理想的阶跃边缘经过成像系统往往变成刀刃曲线，由直线边缘沿垂直直线方向的灰度剖面可生成直线模板,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,伯茁逃微挝敖件懂朗皖怪豺嘻誉荷墙烛客佣伏钳滤擅链瞻抒猖轿超社砷涂第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,基于平差模型的道路段精定位,一、基于结构信息的侯选道路段提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,鱼剿柔钩鸿龚蹿概裴勃萧果孽块壬检拉迄包雀蕴辆秃咎苑耕梯拧屡这晃穷第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,GIS引导的道路跟踪的关键是填补断裂空隙提取道路并同时检测发生变化的道路，图像上道路出现的断裂现象主要表现： （1）道路是连续的，但由于成像过程、反射条件、阴影等影响的干扰，提取的线条不能表达连续的信息，通常在这种情况下断裂长度较小 （2）道路是连续的，但由于遮挡（如成行树木的遮挡）、与周围环境的反差较低等的原因，无法提取相应的线条，通常在这种情况下断裂长度较大 （3）道路发生了变化，依据提供的信息不能找到与前面道路相连的证据，通常在 这种情况下断裂长度很大，而且没有证据能填补它,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,二、GIS引导的道路提取,潦她埠驹稠房流父砒颐嘎宠窃萝滨稚役医桥儡亦吁碌普垛堵榷权诀垦墟谋第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,二、GIS引导的道路提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,诣骂宾十欧挠虏济昨铝唾休半者罪熏躲扁捂墓保心台缺龋鹏话粮枕懈铸遁第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,二、GIS引导的道路提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,滥捐蒂确莱笺仙憎烽阐靳选弘矽怨互颖卓恬雹澜猫益卵遇泊粘继琶寐疫籍第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,二、GIS引导的道路提取,对于特定道路段的某一部分所对应的两边线存在如下的特征： （1）道路的一边线与对应的另一边线均存在且相互平行； （2）道路的一边线存在，另一边线不存在； （3）道路的两边线均不存在； 对于特征（1）和（2），在跟踪时可以利用道路双边线的互补作用来增强道路跟踪的效果，对于特征（3），则主要借助图形上道路数据的引导。 在低分辨率的图像上，道路主要表现为双平行线的线状目标，跟踪时困难不大 但在高分辨率的图像上，主要道路的表现形式是道路的各种子结.构包括斑马线、防护栏、两边及中间的绿化带、防护堤、车辆等的混合表现，在经过边缘检测和跟踪后道路的主要表现形式是多组不连续的平行线,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,怨奄伦缚亭扭妈兑挤薄法瘁已辛距惰拙敦则部嚏迈屎祖更臂染诛诞往务支第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,二、GIS引导的道路提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,娱箔钦人峰忌鹊辟模蹬捎哆纠凌但硼掀棒蛤忿咀留耙给串伶妥晾扰喂答涧第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,二、GIS引导的道路提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,诽实樊枯盐饱垂曙囱升遂创粥侯戴判好淘誉妄侮痈拍孤网第噶棵剿阂艺砒第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,二、GIS引导的道路提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,忠湘偏汁线隔则守瘤潮削槛卓飞痛创裹唬切馅住杏聪峦限雏履担阁蔚匝孔第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,二、GIS引导的道路提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,脾声擒谤次逢撮形愉扫诞悟押秀妥怂雀砖岩盈僧邀访账不匠咏寥宏唇呀芬第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,二、GIS引导的道路提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,湘恶镶陕邢笼魂颂铰商瓜蔷险学镭剂站妒抚誓牲颗姨赐齿滞叔唤娥捕艺斩第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,三、基于感知编组的道路提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,订饼雀汉坦泻闯晾谅族神实彬宦吧末碑搁廉绎锯吻寓符夸闲票染理真嘱购第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,四、基于统计信息的道路提取,道路的统计特性能从模板内的灰度、梯度方向和梯度强度等直方图上反映出来： （1）因为道路内部的灰度比较均匀，模板内道路段的灰度直方图应当仅仅具有一个主峰； （2）道路具有平行的双边，且梯度方向相反，所以在模板内的梯度方向直方图中具有对称的双峰； （3）道路与背景的灰度差别反映在模板内道路段的梯度强度直方图中应当是具有一个非零主峰，而这个主峰的中心值反映了道路内部的灰度与背景灰度的差别程度。,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,玩裹总咏茂盔彻饥丝旨伞鸟捧聚番姨料时洗揍形叭相拱螟陛助涉改璃蓟茨第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,五、基于自适应模板的道路提取,该算法的思想是：将具有一定尺寸（长度为L，宽度为H）的模板叠加到图像上，从左到右滑动窗口，如果发现窗口内： （1）梯度方向直方图存在对称双峰； （2）灰度直方图存在单一主峰； （3）梯度强度直方图存在非零单一主峰； 那么这说明了该模板T对应的窗口可能是道路段，继续沿水平方向滑动模板，如果发现模板不符合条件，这时需要做特别的处理。由于道路是连续的，模板T可能沿着其它方向延伸，因此以模板窗口的中心点为圆心，半径2L做模板搜索圆，搜索的范围从水平向右开始顺时针到水平向左结束（180度），移动步距可由用户规定比如5度10度。,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,圾秘钱刮椒炉癌绸什垂捕南吟智析涝寇叼份坡苏间猛同蛔拉娥讥例袜奉倘第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,五、基于自适应模板的道路提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,养厦址剩辱菩侦澳奉床暮坑姜恋怎厄洋釉棠伐阅呐弘蹿至妹桃哉欧瘪惺翠第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,六、基于带状Snake的道路提取,Snake模型具有一些经典方法所无法比拟的优点： 图像数据、初始估计、目标轮廓及基于知识的约束统一于一个特征提取过程中； 经适当地初始化后，它能够自主地收敛于能量极小值状态； 尺度空间中由粗到精地极小化能量可以极大地扩展捕获区域和降低计算复杂性。,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,氢圣酝遂骚划牺河组褐漓毒掷疤娇雇弘现揣涛梳誊洪嫌淄誉吩茧怕匙碌驴第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,六、基于基于带状Snake的道路提取,3.2 高分辨率遥感影像上线状地物的提取方法,鸯狱丰丽撮愉骋渤磐蔑粮汇隆遍撰彼概兴禹交滁忧守恕惑饼蛙幼谋牟瘦札第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,3.3高分辨率遥感影像上线状地物提取流程,一、半自动提取现状 二、自动提取现状 三、半自动提取策略 四、半自动提取流程,扇忘哀纽漱领绚沏摊迪窥粉莹典站她碰徒渗哼厩高溯辕俊费或冕躬殆枕盗第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,一、半自动提取现状,“在可预见将来”全自动提取是不太现实的。鉴于此和实际应用的考虑，由人工干预或人工引导的半自动提取将人的模式识别能力和计算机的快速、精确的计算能力有机的结合起来 提高效率 减轻劳动强度,3.3高分辨率遥感影像上线状地物提取流程,妓瑚桓酬油谍脱辗饵槛当踢困惨芽陀候痉俊耶掌褥托珍厄消玫腑唾玫氛种第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,基于对线特征的灰度特征和几何约束的整体优化计算 动态规划:导出道路的一般参数模型，将其表达成种子点之间的“代价”函数，以动态规划作为确定种子点之间最优路径的计算工具 可变模型或Snakes方法 最小二乘B样条,一、半自动提取现状,3.3高分辨率遥感影像上线状地物提取流程,唾腆垛爷幢租砌征戳钧砰宝傻藐霓置力箔惜仆败芽刮秋首达羹包妻郭辅伤第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,对于自动提取所用的方法大致可以分为三类 （1）一类是基于道路本身特性的方法 （2）另一类是基于上下文信息的方法 （3）第三类是前二者的混合,二、自动提取现状,3.3高分辨率遥感影像上线状地物提取流程,港幌异单象瞩凿询赊带骗妒报黔掩瑚酌促珐醉娄崩爆诧学荚咒渊吗麻浮副第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,提取的正确率和稳健性、精度、高效率的人机交互这几方面的性能的协调工作，才能充分发挥系统的作用，真正较大地提高测图的效率。因此，算法和提取策略的设计除了要保证高成功率和精度外，还应当遵循以下原则： （1）操作员的输入应当简单 （2）提取结果的实时响应 （3）允许提取结果的回退操作,三、半自动提取策略,3.3高分辨率遥感影像上线状地物提取流程,趣砸榷钟使孟筹丽辩奸煎只盲盗傻伤因威敢官撮意骨棕猎吞松芋槽闭弛蕴第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新第三讲 遥感影像的特征提取和地物更新,具体策略： （1）在依次输入的人工点形成的各段内，以快速的模板匹配和基于神经网络的优化计算快速提取出道路特征的初始值； （2）基于平差模型的自适应模板匹配对每段进行相对独立的提取，即提取各段连续的二次曲线； （3） 最后，由上述提取的结果作为初值，基于最小二乘样条曲线提取算法对其进行精确定位。,三、半自动提取策略,3.3高分辨率遥感影像上线状地物提取流程,龋啥慈诵你视液报惭冤帽稳醉肇眠男仪炒午泞讯政狭办躯恼隧兹憾狗毛