朱昌盛
- 作品数：4 被引量：31H指数：3
- 供职机构：中国人民解放军海军航空工程学院电子信息工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金'泰山学者'建设工程专项教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信航空宇航科学技术更多>>
- 基于平行线对检测的SAR图像主干道提取算法被引量：18
- 2011年
- 为了有效地进行高分辨率SAR图像中道路目标的提取,提出一种基于平行线对检测的主干道提取算法。处理过程分为3个层次,在低层次处理中,经过增强Frost滤波预处理之后,采用指数加权平均比率算子对图像进行边缘检测,得到边缘像素;中层处理则先消除短线段,进行初始的路段连接,再利用平行线对检测算法,检测可能的道路段;在高层次处理中,进行路段的最终连接并根据建立的道路的数学模型进行道路识别,最后通过生长判断器进行行道树干扰下路段的生长。在多幅SAR图像上进行的实验证明了该算法的有效性。
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- 关键词：SAR图像边缘检测平行线
- 基于边缘检测的SAR图像平行线特征提取算法被引量：9
- 2010年
- 针对传统平行线定义的局限性,本文提出了一种平行线对模型,并以该模型为核心,设计了一种基于边缘检测的SAR(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像平行线特征提取算法。在图像经过滤波预处理后,首先采用具有恒虚警特性的ROEWA(Ratio of Exponentially Weighted Averages,ROEWA)算子得到边缘检测图,再利用提出的平行线基元提取算法进行检测,最后基于启发式连接的思想连接断点。实验结果表明,该算法能有效地提取SAR图像中的平行线性结构,可以进一步应用于道路网、机场跑道、河流等大型组合线性目标的自动识别中。
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- 关键词：SAR图像边缘检测平行线
- 基于ERS-2 SAR和Landsat TM图像融合的道路提取算法被引量：1
- 2011年
- 针对雷达图像道路与水体难以区分的问题和多光谱图像易受干扰的现象,提出了一种基于图像融合的道路提取算法。在对图像进行降低噪声和几何配准等预处理后,首先从Landsat TM第1、2、3波段合成图像中选择样本作为支持向量机分类器的输入进行训练,在结构风险最小化原则下,实现Landsat TM图像的分类;然后利用SAR图像对起伏地物散射特征明显的优势,通过阈值分割处理,检测出待确定的区域;再利用设计的特征融合算子对同一区域的Landsat TM图像和ERS-2 SAR雷达图像进行融合处理;最后根据道路的影像特征进行特征的判别分类。实验结果表明,该算法较好地融合了两者的优势,实现了道路信息的有效提取。
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- 关键词：图像融合多光谱图像雷达图像道路提取
- SAR图像主干道路自动提取算法研究被引量：3
- 2010年
- 针对道路在高分辨率SAR图像中所具有的影像特征,提出了一种基于平行线对检测的高分辨率SAR图像主干道路自动提取算法。该算法以提出的新的平行线定义为核心,结合Marr视觉理论,使用自下而上的控制策略,对高分辨率SAR图像依次进行低层次的边缘检测(基于ROEWA算子)、中层次的道路特征结构化(平行线对检测)以及高层次的道路识别(路段生长、连接及去除伪道路),并在实验中给出了相应的算法演示结果图。实验结果表明,该算法能够准确有效地提取和定位高分辨率SAR图像中的主干道路。
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- 关键词：SAR图像道路提取
