高分辨率遥感影像道路提取：Gabor纹理与几何特征结合方法

"结合Gabor纹理与几何特征的高分辨率遥感影像城区道路提取方法 (2015年)，作者：胡华龙、吴冰、黄邵美，发表于测绘科学技术学报，第32卷第4期" 在遥感影像处理领域，提取高分辨率遥感影像中的城区道路是一项关键任务，对于城市规划、交通管理和灾害监测具有重要意义。2015年，胡华龙、吴冰和黄邵美提出了一种创新性的方法，将Gabor纹理分析与几何特征结合，用于高效准确地提取高分辨率遥感影像中的城市主干道路。 Gabor滤波器是一种在图像处理中广泛使用的工具，它能够模拟人类视觉系统对图像纹理的感知，尤其擅长捕捉图像的边缘和频率特性。在该研究中，研究人员首先通过一组Gabor滤波器对遥感影像进行处理，获取影像在不同频带和不同方向上的纹理特征。这些特征有助于区分道路与其他地物，因为道路通常具有独特的纹理模式，如直线、连续的边缘和特定的方向性。 接下来，他们应用了K-means聚类算法对经过Gabor纹理分析后的遥感影像进行分割。K-means是一种常见的无监督学习方法，可以自动将数据集划分为多个类别。在本案例中，这种方法有助于区分道路像素和其他地物像素，为后续的道路提取提供基础。 为了进一步剔除非道路地物，研究者利用形态学方法，如膨胀和腐蚀操作，来分割与道路相连的地物。形态学方法是图像处理中的基本工具，能有效地处理连通性和形状问题。通过选择合适的几何特征（如长度、宽度、形状等），他们可以识别并去除那些不符合道路特征的地物。 最后，采用形态学方法对初步提取出的道路网络进行修整，以确保道路的连续性和完整性。这一步可能包括闭合断点、消除过细或过宽的部分以及修正道路边缘。 实验结果显示，这种结合Gabor纹理和几何特征的方法在高分辨率遥感影像中提取城区主干道路网时表现出优越的性能，能够实现有效且便捷的提取。这种方法的创新性和实用性使其在遥感图像处理领域具有广泛的应用前景，为后续的城市分析和决策支持提供了强有力的数据支持。 关键词涉及道路提取、Gabor滤波器、纹理分析、几何特征和数学形态学，涵盖了遥感影像处理的核心技术。该论文被归类于P237（地理信息系统及遥感），并被赋予A类文献标识码，表明其在科学领域的研究价值。此外，该研究还获得了DOI编码，便于后续的引用和检索。