各种干扰的存在使得高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像道路网的提取变得异常困难。马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型能够充分利用道路图像的上下文特征以及先验知识,在道路网提取中得到广泛应用,但...各种干扰的存在使得高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像道路网的提取变得异常困难。马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型能够充分利用道路图像的上下文特征以及先验知识,在道路网提取中得到广泛应用,但存在求解过程偏慢及参数设置偏多问题。首先根据道路空间几何特征关系对提取出的线基元进行预连接,以此减少虚假连接给MRF迭代求解带来的运算量;然后建立MRF道路网改进模型对道路网进行快速标记。使用1m机载高分辨率SAR图像进行实验,结果验证了该方法的有效性。展开更多
文摘各种干扰的存在使得高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像道路网的提取变得异常困难。马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型能够充分利用道路图像的上下文特征以及先验知识,在道路网提取中得到广泛应用,但存在求解过程偏慢及参数设置偏多问题。首先根据道路空间几何特征关系对提取出的线基元进行预连接,以此减少虚假连接给MRF迭代求解带来的运算量;然后建立MRF道路网改进模型对道路网进行快速标记。使用1m机载高分辨率SAR图像进行实验,结果验证了该方法的有效性。
