中国空间科学技术

中国空间科学技术 ›› 2015, Vol. 35 ›› Issue (2): 17-.doi: 10.3780/j.issn.1000-758X.2015.02.003

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一种融合MRF分割与数学形态学的道路提取算法

  

  1. （1长沙理工大学电气与信息工程学院，长沙410004）（2国防科技大学电子科学与工程学院，长沙 410073）（3长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙410004）
  • 出版日期:2015-04-25 发布日期:2015-04-25

Road Extraction Algorithm for High Resolution SAR Image byFusion of MRF Segmentation and Mathematical Morphology

  1. （1 College of Electrical & Information engineering Institute,Changsha University of Science & Technology, Changsha 410004）（2 Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073）（3 School of Computer & Communication Engineering,Changsha University of Science & Technology, Changsha 410004）
  • Published:2015-04-25 Online:2015-04-25

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摘要： 针对高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中道路目标难以有效提取的问题，提出一种融合马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）分割与数学形态学处理的高分辨率SAR图像道路提取算法。该算法首先利用直方图均衡化和增强Lee滤波对SAR图像进行预处理，实现道路的边缘增强，抑制相干斑噪声；进而利用基于条件迭代模式（Iterated Conditional Mode, ICM）的MRF对SAR图像中的道路目标进行初分割；再用数学形态学填充空洞，平滑道路边缘；最后，基于道路的几何特征，使用偏心率、矩阵度、复杂度等因子去除虚警，从而提取出道路目标。利用该文算法对两块实际高分辨率SAR图像进行道路目标提取，均可以取得90%以上的正确道路提取率，表明本文算法具有较高的道路提取精度。

关键词: 高分辨率, 合成孔径雷达, 图像, 道路提取, 马尔可夫随机场, 数学形态学, 几何特征, 空间遥感

Key words: High resolution, Synthetic aperture radar, Image, Road extraction, Markov random field, Mathematical morphology, Geometrical characteristics, Space remote scensing