【摘 要】
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作为重要的地物目标,遥感图像道路提取是一项非常热门的研究课题,应用十分广泛。SAR图像因其全天时、全天候的工作特点弥补了光照影响的不足,在遥感领域发挥了不可替代的作用。随着SAR成像技术的不断发展,其空间分辨率变得越来越高,道路在图像中已不再展现为低分辨率时的线状特征,而是呈狭长面状特征,这就导致以往低分辨率道路提取方法无法在高分辨率下有效使用,需要采用全新的高分辨率道路提取方法。本文结合高分辨率
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作为重要的地物目标,遥感图像道路提取是一项非常热门的研究课题,应用十分广泛。SAR图像因其全天时、全天候的工作特点弥补了光照影响的不足,在遥感领域发挥了不可替代的作用。随着SAR成像技术的不断发展,其空间分辨率变得越来越高,道路在图像中已不再展现为低分辨率时的线状特征,而是呈狭长面状特征,这就导致以往低分辨率道路提取方法无法在高分辨率下有效使用,需要采用全新的高分辨率道路提取方法。本文结合高分辨率SAR图像道路的特点,研究了基于区域分割的道路提取方法,主要工作如下:1.针对高分辨率SAR图像大场景下数据较大、相干斑噪声抑制过程比较耗时的缺点,提出了基于GPU加速的相干斑噪声抑制方法。本文中以Lee滤波为例,对比不同程序环境、不同滤波窗口的相干斑噪声抑制过程,利用基于CUDA的GPU加速方法对Lee滤波进行了改进,使得滤波速度有了明显的提升,大大提高了实用性。2.针对预处理阶段相干斑噪声的抑制过程会影响后续道路提取速度、删掉有用的图像信息,以及大场景下道路元素提取速度较慢的缺点,提出了基于GPU加速的灰度熵阈值分割方法,该方法能够有效地避开了预处理时相干斑噪声抑制这一步骤,大大简化了道路提取流程,提升了处理速度。3.针对不同道路场景分割方法普适性不强,以及大场景下道路元素提取速度较慢的缺点,提出了基于GPU加速的水平集分割方法。经实验对比,分割速度有了非常显著的提升。4.针对道路提取预处理阶段道路元素不连续,以及大场景下“断裂”的道路元素连接过慢的缺点,提出了基于GPU加速的动态规划方法对分割后的道路元素进行连接,进一步提高道路提取的效率。
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