基于特征融合的HJ-1-C SAR图像道路特征提取算法

TP753; 在SAR图像中精准地提取道路网络是大量军事和民用技术开发的重要环节。针对HJ-1-C SAR图像道路提取问题，该文提出一种融合比率信息和方向信息的道路提取算法。在进行道路提取前，针对HJ-1-C数据动态范围窄、信噪比低等特点，提出非线性量化和建立在多尺度自回归模型基础上的图像滤波相结合的预处理方法；随后，使用该文提出的基于特征融合的道路提取算法进行道路提取，算法综合考虑了道路比率和方向性信息，通过对比率图进行Radon变换提取道路主方向，然后进行主方向对齐和2次道路提取步骤，最大可能性地去除了交叉道路的干扰，使得提取道路的准确度和连续性都得到提升。采用HJ-1-C获取的武汉地区数...

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Published in雷达学报 no. 3; pp. 352 - 360
Main Authors 陆萍萍, 杜康宁, 禹卫东, 王宇, 邓云凯
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院大学 北京 100190%中国科学院电子学研究所 北京 100190 2014
中国科学院电子学研究所 北京 100190
Subjects
融合特征
SAR
HJ-1-C
Radon transform
Road extraction
Radon变换
Feature fusion
环境一号C卫星
道路提取
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ISSN2095-283X
DOI10.3724/SP.J.1300.2013.13059

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Summary:TP753; 在SAR图像中精准地提取道路网络是大量军事和民用技术开发的重要环节。针对HJ-1-C SAR图像道路提取问题，该文提出一种融合比率信息和方向信息的道路提取算法。在进行道路提取前，针对HJ-1-C数据动态范围窄、信噪比低等特点，提出非线性量化和建立在多尺度自回归模型基础上的图像滤波相结合的预处理方法；随后，使用该文提出的基于特征融合的道路提取算法进行道路提取，算法综合考虑了道路比率和方向性信息，通过对比率图进行Radon变换提取道路主方向，然后进行主方向对齐和2次道路提取步骤，最大可能性地去除了交叉道路的干扰，使得提取道路的准确度和连续性都得到提升。采用HJ-1-C获取的武汉地区数据进行算法验证，实验表明，该方法在大场景复杂地形区域具有更高的正确率(80.5%)和品质因数(70.1%)。
ISSN:2095-283X
DOI:10.3724/SP.J.1300.2013.13059