MATLAB实现的基于模糊连接度的遥感图像道路智能提取系统

资 源 简 介

本项目基于模糊连接度理论，开发了MATLAB遥感图像道路智能提取系统。通过计算像素间模糊连接度并结合道路形态特征，自动识别连续道路区域，支持高分辨率图像批处理，提升道路提取的准确性与效率。

详 情 说 明

基于模糊连接度的遥感图像道路智能提取系统

项目介绍

本项目依据李朝峰教授《遥感图像智能处理》中的模糊连接度理论，开发了一套针对遥感图像中道路网络的智能化提取系统。系统核心通过计算像素间的模糊连接度，并结合道路的形态学特征，实现对连续道路区域的自动识别与提取。该系统支持对高分辨率遥感图像（如TIFF、JPEG格式）进行批量处理，用户可通过调整模糊连接度阈值参数，灵活优化最终的道路提取效果。

功能特性

• 智能化道路提取：基于模糊连接度理论，自动识别图像中的道路像素，形成连续的道路区域。
• 批量处理支持：可对多幅高分辨率遥感图像进行连续、高效的批量处理。
• 参数可调：提供模糊连接度阈值等关键参数接口，用户可根据具体图像特征调整以获得最佳提取结果。
• 多格式输出：生成二值化道路提取图、可选的道路骨架矢量图以及包含道路总长度、覆盖面积等信息的统计报告。

使用方法

1. 准备输入数据：将待处理的高分辨率遥感图像（TIFF、JPEG等格式）置于指定输入目录。
2. （可选）设置种子点：如需指定初始道路区域，可提供道路种子点的坐标文件。
3. 配置参数：在程序配置区或交互界面中，设置或调整模糊连接度阈值参数（若使用默认值可跳过此步）。
4. 运行主程序：执行系统主程序，开始道路提取流程。
5. 获取输出结果：处理完成后，在输出目录中查看生成的道路二值图、矢量图（如启用）及统计报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存建议：至少 8 GB RAM（处理高分辨率图像时推荐 16 GB 或以上）
• 磁盘空间：确保有足够的空间存储输入图像及输出结果。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，其主要功能包括：读取输入的遥感图像数据；进行必要的图像预处理；执行基于模糊连接度的道路区域计算与生长过程；应用形态学操作优化提取的道路形态；生成最终的二值化道路图及相关统计信息；并支持结果的可视化展示与输出。