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基于视觉显着性特征的遥感影像道路网提取方法-计算机系统应用
计 算 机 系 统 应 用 http: // 2014 年 第 23 卷 第 8 期
基于视觉显著性特征的遥感影像道路网提取方法①
李润生, 曹 闻
(信息工程大学 地理空间信息学院, 郑州 450052)
摘 要: 在遥感影像上, 道路被认为是颜色、纹理、形状相似的狭长线状目标, 基于此特征可知, 整个道路网在影
像上会呈现非常显著的特征, 极易引起人眼的注意, 我们称之为感兴趣区域. 感兴趣区域是场景中最能引起用户兴
趣、体现图像主要内容的区域, 视觉认知理论的研究表明: 通过视觉注意机制可以模拟人眼的观察过程, 找出遥感
影像上的显著区域. 本文提出应用视觉注意机制辅助遥感影像道路网提取的思想, 通过对影像的显著区域进行分析
和处理, 得到最终的道路网. 对比实验表明该算法可以有效的提高道路网提取的准确率和完整性.
关键词: 视觉认知; 视觉注意机制; 遥感影像; 道路网提取; 智能化识别
Road Network Extraction Method from Remote Sensing Images Based on Saliency
LI Run-Sheng, CAO Wen
(Institute of Geography Space Information, Information Engineering University, Zhengzhou 450052, China)
Abstract: In the remote sensing images, roads are considered to be the long and narrow linear target which is similar in
color, texture and shape. Based on these features, the entire road network in the image will show a very significant
feature, which can easily excite the attention of the human, which can be called the region of interest. The region of
interest(ROI) in the scene can cause the most interesting of users, which reflects the main content of the image area,
visual cognitive theory study shows that the visual attention mechanism can simulate the observation processing of the
human eye to identify the salient region of remote sensing images. This paper proposes the idea of using visual attention
mechanisms to assist road network extraction by analysising and processing the salient region and get the final road
network. Comparative experiments show that the algorithm can effectively improve the accuracy and integrity of the
road network extraction.
Key words: visual perception; visual attention mechanism; remote sensing images; road network extraction; intelligent
identification
在遥感影像上提取道路摄影测量与遥感影像处理 学者提出了利用水平集分割、正则化运算以及 Mean
中非常重要的内容之一. 国内外学者提出了很多道路
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