相对模糊连接度在卫星图像道路信息提取中的应用

摘要

本文结合道路特征，提出基于相对模糊连接度原理从卫星图像中提取道路信息的新方法，文中对其中的部分问题分别进行了探讨，并给出了相应的解决方案。　　本文从模糊连接度进行图像分割的可行性出发，介绍了模糊连接度动态算法的原理和实现过程。通过实验验证其可行性，并针对不足之处进行改进，提出了采用相对模糊连接度进行多类目标分割，从而提高道路分割效果的新方法，并通过实验证明，针对第一次分割输出图像中的道路断裂现象，结合道路自身特征，局部运用模糊连接度原理对模糊路段进行判断连接，消除道路的断裂处，对道路信息进行二次提取，在此基础上，对道路的轮廓、走向进行最终完善，剔除非道路信息，产生最终的道路信息输出图。

目录

文摘

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论文说明：插图目录、插表目录

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1绪论

1.1论文背景

1.1.1问题的提出

1.1.2道路识别的应用

1.2道路提取的研究现状及主要方法

1.2.1半自动道路特征提取

1.2.2自动道路特征提取

1.3道路提取的基本思想

1.3.1道路的基本特征

1.3.2道路提取的基本过程

1.4本文的工程背景及主要工作

1.5本文各章内容安排

2卫星图像智能识别系统简介

2.1卫星图像智能识别系统简介

2.2数据库简介

3基于模糊连接度的道路提取

3.1引言

3.2模糊连接度理论及其在图像分割中的应用

3.2.1模糊连接度图像分割的背景知识

3.2.2模糊子集，隶属函数，模糊关系

3.2.3模糊空间元素，模糊空间元素的邻接关系，模糊数字空间

3.2.4场，隶属场

3.2.5模糊空间元素的相似度

3.2.6模糊连接度ξ

3.2.7 C上的等价关系K θx

3.2.8模糊对象的抽取

3.2.9图像分割中模糊相似度的表现形式

3.2.10算法

3.2.11实验数据源分析

3.2.12实验结果

4相对模糊连接度多目标分割进行道路提取

4.1引言

4.2相对模糊连接度的关键思想

4.3相对模糊连接度理论

4.4算法

4.5实验结果

4.6相对模糊连接度多类目标分割的关键思想

4.7算法

4.8实验结果

5道路信息提取

5.1引言

5.2局部应用模糊连接度进行道路连接

5.3道路信息的最终提取

6结论

致 谢

参考文献