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文档简介

数字摄影测量技术在城市道路提取与更新中的应用，成员：讲师：刘荣，目录，1，简介2，国内外研究成果3，摄影测量技术4，影像道路特征提取的基本思路5，道路提取研究现状，简介，1。遥感图像存在瓶颈问题。如何快速提取目标信息2。它在生产中是迫切需要的，但是离生产应用还有一定的距离3。线性目标提取在目标提取中起着连接作用。国内外研究成果，1朱长青、杨云等。高分辨率图像道路提取的积分矩形匹配方法2雷荣，宋冀等。基于小波变换的遥感图像道路自动提取方法3安如，冯学智，王慧琳。基于数学形态学的特殊道路遥感图像提取及网络分析4朱长青，葛等。基于形态特征分割的高分辨率遥感影像道路网提取5张忠，鲍，等.闭环反馈彩色城市地图道路提取，摄影测量技术，摄影测量从19世纪中叶至今，从模拟摄影测量，经过分析摄影测量阶段，现在已经进入数字摄影测量阶段。此外，它还与地理信息系统、遥感和全球定位系统相结合，形成了获取、处理、分析和应用地面空间信息的综合技术系统。图像道路特征提取的基本思想如下：1 .由于场景的物理和几何特征，图像中局部区域的灰度级发生明显变化，从而形成图像特征。2、图像特征提取是从图像中提取有用信息和视觉特征。预处理(校正、过滤等)。)，低级处理(二值化、灰度、边缘、纹理、定点、方向等。)，道路(标识、表示、应用等。)，高级处理(知识、智力、计划、学习、理解、认可等。)，中级处理(特征分析、选择、合成等。)，道路提取的研究现状，半自动道路提取，提取方法，基于二值化和知识的道路提取，基于像素和背景算子模型的道路提取，基于最小二乘B样条曲线的道路提取，基于树结构特征判别模型的道路提取，基于窗口模型特征的道路提取，自动道路提取，基于平行线对的道路提取，1，基于像素和背景算子模型的道路提取，1，将图像像素划分为道路或“背景”，从而识别道路2，在局部范围内，处理目标像素3周围的小邻域。处理技术通常包括二值化，边缘检测，形态算子，2。基于最小二乘B样条曲线的道路提取。1.首先，手动给出道路曲线上的一些初始种子点2，然后通过最小二乘法从这些点构造样条曲线，并设置适当的宽度以获得具有一定宽度的带状初始道路3。2.通过图像匹配、活动控制模板匹配、GIS数据支持等方法得到道路曲线4，最终得到图1中的道路中心线、原始图像和去噪前的边缘图像、图2中去噪后的边缘图像、图3中道路宽度与扫描线的关系图。1 .从待处理边缘图像的底部开始，以前一帧图像中的扫描起点为起点，寻找一对道路边界像素；2 .以道路宽度为界限，判断该对像素是否为道路边界像素，如果是，则将该对像素存储到边界设定点；3.将扫描线向上移动到下一个扫描位置，进行下一轮扫描；4，重复，3，基于平行货币对的道路提取，1，道路模型的定义(道路子段的定义，道路的几何特征，以及道路子段之间的关系)(1)控制策略的选择(2)边缘检测和连接(3)平行线对的生成和分组(2)，道路段的识别，4，基于二值化和知识的道路提取，1，道路提取的难点在于图
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