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近年来,由于小波分析对点状奇异性的目标函数具有最优非线性逼近特性,因而被广泛的应用到信号处理中,但是在高维情况下,小波分析不能充分利用数据本身所特有的几何特征,并不是最优的或者说“最稀疏”的函数表示方法,因此不能很好的挖掘图像中的方向边缘信息。为了解决这一问题,多尺度几何分析(MGA)的思想应运而生,它致力于构建最优逼近意义下的高维函数表示方法。非下采样Contourlet(NSCT)作为一种多尺度几何分析工具,其具有多尺度、多方向、平移不变等性能,NSCT系数能比小波系数更精确的表示目标,在图像去噪、融合、增强等应用上取得了较好的效果。此外,NSCT是一种固定框架变换,尺度和方向参数的调整比较方便,因此具有较好的适用性。本文对NSCT理论进行了讨论,提出了基于非下采样的图像道路提取和增强算法,并将多种算法集成在系统中。(1)提出了一种基于NSCT变换的遥感图像道路提取方法。首先对NSCT的特性以及NSCT变换后道路的系数进行分析,利用道路的明显特征,对NSCT分解后的系数进行特征提取,并对特征矩阵进行FCM(Fuzzy C-means)聚类,在对特征聚类的结果进行非极大值抑制,得到道路提取的初步结果,再经过道路的去伪、连接等后处理操作,得到最终的道路提取结果。(2)提出了一种基于NSCT变换的遥感图像道路增强方法。利用形态学在NSCT变换域对道路进行方向增强,在增强道路的同时,能够较好的保持道路原有的宽度,利于后续的道路提取工作。(3)实现了基于NSCT的遥感图像道路增强和提取的软件系统。本系统主要集成了遥感图像的道路增强、道路自动提取、交互式修正等功能,可初步用于实际遥感图像的道路提取,另外本文还添加了道路的拼接功能,使本系统更具有通用性。本文工作得到了国家863计划(No.2007AA12Z223)和国家自然科学基金(No.60702062、60505010)的支持。