道路图像分割算法

资 源 简 介

道路图像分割算法

详 情 说 明

道路图像分割算法是计算机视觉领域的重要研究方向，尤其在遥感影像的道路提取任务中具有广泛应用价值。这类算法主要通过对遥感图像进行像素级分类，将道路区域与其他地物区分开来。

传统方法通常依赖手工设计特征，如边缘检测、纹理分析等，结合机器学习分类器实现分割。这类方法计算效率较高，但在复杂场景下泛化能力有限。

近年来随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的分割方法展现出强大优势。这类方法能自动学习多层次的视觉特征，对道路形态变化、遮挡等情况具有更好的适应性。典型的网络结构如U-Net通过编码器和解码器的对称设计，能够在保留空间信息的同时整合多尺度特征。

针对遥感影像的特殊性，算法还需考虑高分辨率带来的细节丰富性、多光谱通道信息利用等问题。在实际应用中，道路分割结果常需进行后处理，如形态学操作去除小区域、连通域分析连接断点等，以提升结果的连续性。