Rilevamento semi-automatico di strade da immagini satellitari
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L'estrazione automatica da immagini satellitari ad alta risoluzione offre l'opportunità di estrarre l'area stradale, utile per la navigazione dei veicoli. Tuttavia, fattori come l'occlusione dovuta agli alberi lungo la strada, le ombre degli edifici e dei veicoli, la variazione delle caratteristiche del manto stradale e il cambiamento della geometria della strada, che diventano più evidenti nelle immagini satellitari ad alta risoluzione, rendono l'estrazione della strada un problema impegnativo. In questo testo vengono studiati tre diversi metodi di rilevamento delle strade. Questi metodi so...
L'estrazione automatica da immagini satellitari ad alta risoluzione offre l'opportunità di estrarre l'area stradale, utile per la navigazione dei veicoli. Tuttavia, fattori come l'occlusione dovuta agli alberi lungo la strada, le ombre degli edifici e dei veicoli, la variazione delle caratteristiche del manto stradale e il cambiamento della geometria della strada, che diventano più evidenti nelle immagini satellitari ad alta risoluzione, rendono l'estrazione della strada un problema impegnativo. In questo testo vengono studiati tre diversi metodi di rilevamento delle strade. Questi metodi sono il clustering, la morfologia direzionale e la soglia adattiva e vengono confrontati sulla base di diversi parametri quali la completezza, la correttezza e la qualità. In termini di tempo di elaborazione, il metodo della morfologia direzionale richiede più tempo per elaborare l'immagine in quanto è un'operazione basata sui pixel, considera 8 direzioni per la segmentazione ma produce un valore più alto di correttezza. Il metodo di clustering richiede meno tempo rispetto agli altri metodi; il tempo di segmentazione dipende dal numero di iterazioni necessarie e varia a seconda del tipo di immagine. Un numero elevato di iterazioni produce risultati migliori, ma richiede più tempo per segmentare l'immagine. Il metodo della soglia adattiva richiede un tempo molto ridotto.
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