基于高斯预处理的道路中心线识别算法研究

作者：张立恒; 王一; 高力; **远; 王晓

来源：电子设计工程, 2020, 28(02): 12-16.

DOI：10.14022/j.issn1674-6236.2020.02.003

• 现代城市道路
• 高斯滤波
• 伽马增强
• 最大熵模型
• 区域生长模型
• 霍夫变换

针对现代城市道路易受周围背景环境噪声干扰以及算法本身非理想状态而出现的"虚峰"、"虚检"及"漏检"现象,提出了一种道路中心线半自动提取的改进型高斯滤波的预处理算法。为了减轻在道路中心线提取过程中噪声对道路识别所造成的影响,首先,该预处理算法对获取的遥感图像进行伽马(Gamma)增强,增大了道路与背景信息的灰度差;通过改进的高斯掩膜滤波模板平滑去噪,用最大熵(KWS)及区域生长模型对图像进行分割生成二值图像,降低了道路识别的难度;二值图像结合霍夫(Hough)变换对图像分割后的道路进行半自动化提取。实验结果表明,该预处理算法有效的规避了复杂背景因素的干扰,相较于传统的城市道路中心线提取效果在精度和效率方面都有了明显的改善。

• 单位
  西安中科星图空间数据技术有限公司; 中国人民解放军信息工程大学