基于自适应阈值的VSI空间道路提取算法

本文主要探讨了在HSI（光谱颜色模型，即 hue-saturation-intensity）空间中基于自适应阈值的彩色地图道路提取方法。HSI空间是一种常见的颜色空间，它将图像中的色彩信息分解为色调、饱和度和亮度三个维度，这对于颜色相关的图像处理任务具有优势。 当前，随着地理信息系统（GIS）的广泛应用，道路网络的自动识别和提取成为地理信息处理中的关键环节。作者提出的道路提取方法利用了彩色理论，首先将图像从RGB（红绿蓝）色彩空间转换到HSI空间，以便更好地利用色调和饱和度信息来区分道路和其他背景元素。在HSI空间下，自适应阈值技术被引入，这种方法能够根据图像局部特性动态调整阈值，提高了道路边缘的检测精度，减少了误识别的可能性。 接着，分割后的图像通过平滑和增强处理进一步优化，去除噪声并增强道路结构。数学形态学是一类基于形状操作的图像分析方法，作者运用这一工具对分割结果进行细化和精确的道路边界提取，确保了道路区域的完整性和准确性。 研究团队由张璐璐、何宁、徐成和王金宝四位研究人员组成，他们分别来自北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室，他们的研究方向涵盖了数字图像处理领域。这项工作得到了国家自然科学基金的资助，以及“启明星.大学生科技创新项目”的支持。 实验部分，作者将这种方法成功地应用在北京的电子地图图像上，结果显示，这种方法能有效地识别和提取道路，为GIS应用提供了高效且准确的道路数据，对于城市规划、交通管理等方面具有实际价值。 关键词：自适应阈值、道路提取、HSI空间、图像去噪、数学形态学。该研究不仅提升了道路提取的算法性能，也为相关领域的研究者提供了新的思路和技术参考。