Abstrakt. En automatisk vägutvinningsmetod för vaga flygbilder föreslås i detta dokument. Först förbättras en högupplöst men lågkontrastbild med hjälp av en Retinex-baserad algoritm. Därefter är den förbättrade bilden segmenterad med en förbättrad Canny edge detektion operatör som automatiskt kan tröskel bilden i en binär kant bild. Därefter regleras de linjära och böjda vägsegmenten genom Hough-linjens omvandling och extraheras på grundval av flera trösklar för vägstorlek och vägformer, i vilka ett antal morfologiska aktörer används, t.ex. gallring (skelett), detektion av korsningar och detektion av slutpunkter. I experiment väljs ett antal vaga flygbilder med dålig enhetlighet ut för testning. Likhet och avbrottsbaserade algoritmer, såsom Otsu-tröskel, sammanslagning och split, kantdetekteringsbaserade algoritmer och den grafbaserade algoritmen jämförs med den nya metoden. Experimentet och jämförelseresultaten visar att den studerade metoden kan förbättra vaga, lågkontrast, och ojämnt upplysta färg flygväg bilder; den kan upptäcka de flesta vägkanter med färre störande element och spår vägar med god kvalitet. Metoden i denna studie är lovande.
Ronggui m.fl. presenterade en automatisk väg extraktionsmetod för vaga flygbilder med hjälp av en förbättrad Canny edge detektion operatör som inkluderade automatisk tröskel för att segmentera bilden till en binär kant bild REF.
Extracting roads based on Retinex and improved Canny operator with shape criteria in vague and unevenly illuminated aerial images
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Applied Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics']}