对道路提取算法进行分析的论文

资 源 简 介

对道路提取算法进行分析的论文

详 情 说 明

道路提取是计算机视觉和遥感图像处理中的重要研究方向，其目标是从复杂背景中准确识别并提取道路网络。本文针对这一技术进行了系统性分析，重点探讨了特征提取与算法优化的关键问题。

在特征分析方面，研究综合了道路的几何特征（如线性结构、宽度一致性）、光谱特征（如沥青材质的反射特性）以及上下文特征（如与周边建筑物的空间关系）。这些特征的有效组合能显著提升算法在遮挡、阴影等复杂场景下的鲁棒性。

算法层面，论文对比了传统方法（如边缘检测、区域生长）与深度学习方法（如U-Net、图神经网络）的优劣。针对现有算法在道路连通性保持和细小分支识别上的不足，提出了融合多尺度特征和拓扑约束的改进方案，通过迭代优化显著提升了提取精度。

该研究为高精度地图构建、自动驾驶等应用提供了技术支撑，尤其对低分辨率遥感影像中的道路提取具有实践指导意义。未来可进一步探索轻量化模型部署和弱监督学习方向。