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SAR图像道路信息提取对地图更新、目标识别以及SAR图像分类都有着巨大作用,特别是随着SAR技术在我国不断成熟,SAR影像道路提取方法也成为了SAR影像地物提取的一个重要的研究内容。本文根据道路的表现特征,按照底层处理(分类和滤波)、中层处理(边缘提取)和高层处理(平行线检测)的处理流程解决道路提取的问题,通过道路的极化和极化干涉特性,提出区分道路的因子,把提取的道路区域用于SAR图像滤波,并且通过改进的边缘检测算子提出道路的轮廓,在此基础上进行Hough变换、道路边缘的直线连接、道路边缘的平行线检测,实现道路的提取。本文的主要工作和创新点如下:(1)介绍了合成孔径雷达的一些基本概念和理论,包括SAR的极化原理、极化干涉原理、散射体的类型、SAR数据的极化分解以及SAR影像道路区域极化干涉特性,根据这些特性提出道路轮廓。(2)列举了一些传统的滤波技术,重点介绍了精制LEE滤波的优点,并且在该滤波过程中加入道路轮廓,改变道路区域的滤波权重,保持道路边缘纹理特性。(3)在滤波的基础上采用边缘检测技术处理,主要采用了Canny算子和ROA算子。根据Canny算子方向梯度的原理,将全极化SAR影像运用PAULI分解,使其在三个向量空间内实现边缘检测。并且本文在ROA算子检测的基础上运用非最小抑制和追踪算法,解决了ROA算子定位不准和断裂严重的问题。(4)对于大场景复杂情况下的SAR影像Hough变换不再适用的缺点,提出采用八个邻域的追踪方法实现Hough变换的方法,解决了Hough变换在SAR影像直线检测中的不足。并且在直线检测的基础上,实现直线的连接以及平行线的检测算法,实现道路边缘的最终提取。