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高分辨率遥感影像水上桥梁检测算法设计开题报告

 2022-01-14 08:01  

全文总字数:3798字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

桥梁在水陆交通中起到了重要的作用,在国民经济建设中占据关键地位。通过对遥感影像分析识别桥梁目标,对抢险救灾,资源运输等起到了重要的作用[1]。随着新型卫星的不断研制与运行,遥感技术得到了很大的提高,目标在影像中所占的像素数目也越来越多,因而其在遥感影像上所表现出来的信息也越丰富,如何利用计算机从大批量的遥感图像中准确提取水上桥梁信息一直是遥感领域的一个重要研究方向[2]。我国对外开放以来,经济快速发展,快速、准确提取水上桥梁对水上运输,资源补给等都具有重要意义。水上桥梁的识别一般都是通过Hough变化对遥感影像中的直线段进行检测来判别桥梁,但是如果对一大块区域进行检测时,可能会出现漏检错检的情况。因而通过利用桥梁所在局部区域桥梁边缘线最长的特点将大区域分为多块小区域进行检测,可以快速准确的对桥梁进行定位与识别,对社会的经济效益带来巨大的帮助,因此研究遥感影像水上桥梁检测具有非常重要的学术价值和应用前景[8][9]

桥梁在水陆交通中起到了重要的作用,在国民经济建设中占据关键地位。通过对遥感影像分析识别桥梁目标,对抢险救灾,资源运输等起到了重要的作用[1]。随着新型卫星的不断研制与运行,遥感技术得到了很大的提高,目标在影像中所占的像素数目也越来越多,因而其在遥感影像上所表现出来的信息也越丰富,如何利用计算机从大批量的遥感图像中准确提取出水上桥梁一直是遥感领域的一个重要研究方向[2]。我国对外开放以来,经济快速发展,快速、准确提取水上桥梁对水上运输,资源补给等都具有重要意义。水上桥梁的识别一般都是通过Hough变化对遥感影像中的直线段进行检测来判别桥梁,通过对从遥感图像中提取的水域区域进行检测,可以快速准确的对桥梁进行定位与识别,对社会的经济效益带来巨大的帮助,因此研究遥感影像水上桥梁检测具有非常重要的学术价值和应用前景[8][9]

国内外研究现状

目前国内从事桥梁目标识别方法研究的团队主要有浙江大学信息与智能研究所的徐胜荣、荆仁杰、姜骊黎、王伟明等,华中理工大学的汪国有、左震等,西安电子科技大学的焦李成等。徐胜荣和李忠兴等通过将识别过程分为低、中高三个处理层,在低层对图像进行边缘检测得到边沿曲线,在中层使用Hough变化对边沿曲线检测,最后在高层将检测出的直线与建立好的模型进行对比,这是一种基于知识的识别方法。姜骊黎、史册等人将识别过程也分为了低中高三个层次,但与徐胜荣不同的是,在中层处理时,姜骊黎等人提出团块链码跟踪识别算法提取团控的线状特征,因此不需要再进行复杂的传统Hough变换。

国外的众多学者也对桥梁目标识别有所研究,其中Baker DC,Hwang SSAggarwa JK等人研究了近距离侧拍的桥梁,他们利用混凝土桥梁的彩色特征对其进行识别,该算法在低层处理时应用了较多的混凝土桥梁知识。而近年来,部分桥梁的材质是钢,因此Majid Mirmehdi等通过桥梁特别的结构特征和几何特征,按低、中、高三个层次依此处理分析确定桥梁,这个方法对于结构复杂的桥梁更为合适。

2. 研究的基本内容

本文主要研究高分辨率遥感影像水上桥梁的算法设计,主要研究内容是通过分析高分辨率遥感影像中水上桥梁的灰度值,形状等特点,实现对水上桥梁的定位和筛选。

主要内容包括:

(1)对遥感影像的预处理,采用中值滤波对图像进行去噪,对中值滤波进行改进,如果某点的灰度值为其邻域的最大值或最小值,那么该点为噪声,反之则为信号[6]

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

2019年1月10日之前,查阅相关文献,完成任务书的填写;

2019年1月10日到2月28日之间,开题阶段:在老师的指导下,查阅相关最新的文献,了解课题的相关知识,收集并整理大量资料,填写开题报告,完成开题;

2019年3月到5月,进一步深入研究高分辨率遥感影像水上桥梁算法,搞明白原理并进行实验,分析实验结果以及方法利弊;

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4. 参考文献

[1]贾洪果,刘路遥,韦博文,张梦意等.基于形状与纹理特征的高分辨率SAR影像桥梁目标自动提取方法[J].测绘通报.2017(12)

[2]明冬萍,沈占锋,王闽,盛昊.高分辨率遥感影像特征提取方法研究[J].计算机应用与研究.2006(10)

[3]杨晓易.桥梁识别方法的研究与实现.[D].北京工业大学2010

[4]孙震.复杂场景下的水上桥梁识别技术研究.[D].南京航空航天大学2017

[5]张宁宁.基于图像分割的水上桥梁识别方法研究[D].宁夏大学2014

[6]Extreme value theory-based calibration for the fusion of multiple features in high-resolution satellite scene classification[J].Wen Shao,Wen Yang,Gui-Song Xia.International Journal of Remote Sensing.2013

[7]Research for target recognition of infrared bridge based on morphological operator and bridge template. Wang Mingang,Wang Chao,Fan Yingping.2012 Internantional Conference on Computer ScienceService System(CSSS).2012

[8]A Novel Franework for the Design of Change-Detection Systems for Very-High Resolution Remote Sensing Images. Bruzzone, L, Bovolo, F. Proceedings of Tricomm.2013

[9]A Hierarchical Scheme of Multiple Feature Fusion for High-Resolution Satellite Scene Categorization.Shao W,Yang W,Xia G.-S,Liu G.Computer Vision Systems.2013

[10]Recognition of Bridge over Water in High-Resolution Remote Sensing Images.Yili Fu,Kun Xing,Yongjie Huang,Yongfei Xiao.World Congress on Computer Science and Information Engineering.2009

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