高空间分辨率遥感影像几何特征提取方法研究

摘要

随着空间技术和信息技术的飞速发展，高分辨率的遥感数据源急剧增加，已经形成了不同分辨率的卫星序列，而与此相应的现状却是海量遥感数据信息提取方法的滞后，特别是高空间分辨率遥感数据的信息利用，需要准确、有效地提取图像上的几何信息和结构信息。另外，陆面过程模式的研究需要准确获取实际起伏地形下的下垫面参数。GIs数据的动态更新、数字测图自动化等也需要准确的提取图像上的几何特征信息。因此，研究高空间分辨率遥感影像几何特征提取方法对于准确获取图像上几何信息和结构信息具有非常重要的意义和实际应用价值。 本文利用数学形态学方法，研究从高空间分辨率遥感影像中提取地物几何特征的方法。研究内容主要包括利用数学形态学图像滤波方法去除高空间分辨率遥感影像包含的噪声以及利用数学形态学方法进行遥感图像的边缘检测和图像边缘短刺的去除。同时建立了遥感影像的几何特征提取模型。通过图像边界追踪，获取对象边缘信息，并生成了栅格数据(标号图像)对象和矢量数据(矢量图斑)对象，利用几何特征提取模型提取了地物的几何特征。 通过研究表明，基于数学形态学的遥感图像处理不仅要考虑算法的设计，而且要考虑结构元素的形状与尺寸的选取对结果的影响。本文所设计的全方位多级加权滤波去噪算法和多尺度全方位边缘检测算法在设计算法的同时，选取了具有不同尺度和包含各种方向的结构元素，成功解决了高空间分辨率遥感影像噪声抑制和精细边缘提取的矛盾，而且具有很强的抗噪性能。 提取的几何特征信息可以结合遥感影像的光谱、纹理、统计等特征用于遥感图像地物识别与分类，也可以在GIS、摄影测量、计算机视觉等领域和气象、农林、地理、海洋、水利、国土资源和环保等行业使用。

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

1.1研究目的和意义

1.2研究内容和技术路线

1.2.1研究内容

1.2.2技术路线

1.3章节安排

参考文献

第二章遥感数字图像处理基础

2.1数字图像处理

2.2遥感与遥感数字图像

2.3遥感数字图像处理

2.4本章小结

参考文献

第三章数学形态学图像处理的基本原理

3.1数学形态学发展概述

3.2二值数学形态学图像处理原理

3.2.1二值数学形态学中的基本集合运算

3.2.2二值数学形态学图像处理基本原理

3.3灰度数学形态学图像处理原理

3.3.1极小运算与极大运算

3.3.2灰度数学形态学图像处理基本原理

3.4本章小结

参考文献

第四章基于数学形态学的高分辨率遥感图像去噪方法研究

4.1基本的形态学去噪方法

4.1.1简单的形态学去噪方法

4.1.2形态学开闭复合滤波器去噪方法

4.1.3形态学开闭交替顺序滤波去噪方法

4.2结构元素的选取对图像去噪效果的影响

4.3全方位结构元素多级加权滤波去噪方法

4.3.1全方位结构元素的设计

4.3.2全方位结构元素多级加权滤波去噪算法

4.4算法仿真与比较

4.5本章小结

参考文献

第五章基于数学形态学的高分辨率遥感图像边缘检测算法研究

5.1传统的图像边缘检测算法

5.1.1梯度边缘检测算法

5.1.2 Roberts边缘检测算法

5.1.3 Sobel边缘检测算法

5.1.4 Prewitt边缘检测算法

5.1.5 Kirsch和Robinson边缘检测算法

5.1.6零交叉(LOG)边缘检测算法

5.1.7 Canny边缘检测算法

5.1.8小波边缘检测算法

5.1.9传统边缘检测算法实验结果比较

5.2基于数学形态学的遥感图像边缘检测算法设计

5.2.1基本的形态学边缘检测算法

5.2.3多尺度、全方位结构元素的遥感图像边缘检测算法设计

5.3算法仿真与比较

5.4本章小结

参考文献

第六章遥感数字影像边界追踪与几何特征提取

6.1遥感数字影像边缘检测的后处理

6.1.1基于数学形态学的图像边缘生长方法

6.1.2基于数学形态学的图像边缘短刺消除方法

6.2边界追踪

6.3遥感数字影像的几何特征提取

6.4本章小结

参考文献

第七章结论与展望

7.1结论

7.2展望

致谢