1 内容介绍 随着遥感技术和计算机技术的飞速发展,遥感图像的采集变得越来越容易,遥感图像中的物体特征识别及检测变得越来越重要,直线是图像中物体基本的特征之一,研究图像中
1 内容介绍
随着遥感技术和计算机技术的飞速发展,遥感图像的采集变得越来越容易,遥感图像中的物体特征识别及检测变得越来越重要,直线是图像中物体基本的特征之一,研究图像中直线的检测算法对计算机视觉和模式识别具有重要意义.遥感图像中的直线道路信息是遥感图像分析中非常重要的地理信息,因此研究关于直线道路检测的算法已经成为国内外遥感领域的重点.Hough变换作为直线特征提取的比较典型的算法,已经在许多应用系统中获得很好的应用.Hough变换实质上是把数字图像空间中有一定关系的像素点进行聚类,具有很好的鲁棒性,可以很好的解决直线特征提取的问题.
2 仿真代码
function ImageStretch = graystretch(IMG)
[M,N,nDims]=size(IMG);
Image=im2double(IMG);
% 获取图像的尺寸和波段数
ImageStretch=Image;
for i=1:nDims % 对每个波段依次进行灰度拉伸
Sp=Image(:,:,i);
MaxDN=max(max(Sp));
MinDN=min(min(Sp));
Sp=(Sp-MinDN)/(MaxDN-MinDN); % 灰度拉伸公式
ImageStretch(:,:,i)=Sp;
end
3 运行结果
4 参考文献
[1]王诗旋, 贺新升, 张荣辉,等. 基于Matlab和优化Hough变换的高速公路车道线检测方法[J]. 科技资讯, 2011.
[2]李陆. 移动机器人视觉导航中的道路检测技术研究[D]. 重庆大学.