Road Identification Through Efficient Edge Segmentation Based on Morphological Operations

鉴定(生物学) 分割 计算机科学 GSM演进的增强数据速率 计算机视觉 人工智能 卫星 边缘检测 图像分割 遥感 卫星图像 数据挖掘 图像处理 图像(数学) 地理 工程类 生物 航空航天工程 植物
作者
Bandi Mary Sowbhagya Rani,Vasumathi Devi Majety,Chandra Shaker Pittala,Vallabhuni Vijay,K. Sandeep,S Kiran
出处
期刊:Traitement Du Signal [International Information and Engineering Technology Association]
卷期号:38 (5): 1503-1508 被引量:9
标识
DOI:10.18280/ts.380526
摘要

Road identification from high-precision images is important to programmed mapping, urban planning, and updating geographic information system (GIS) databases. Manual identification of roads is slow, costly, and prone to errors. Therefore, it is a hot topic among remote sensing experts to develop programmed techniques for road identification from satellite images. The main challenge lies in the variation of width and surface contents between roads. This paper presents a road identification and extraction strategy for satellite images. The strategy, denoted as ESMIRMO, recognizes roads in satellite images through edge segmentation, using morphological operations. Specifically, morphological operations were employed to enhance the quality of the original image, laying a good basis for accurate road detection. Next, edge segmentation was adopted to detect the road in the original image accurately. After that, the proposed strategy was compared with traditional methods. The comparison shows that our strategy could identify roads from satellite images more accurately than traditional methods, and overcome many of their limitations. Overall, our strategy manages to enhance the quality of satellite images, pinpoint roads in the enhanced images, and provide drivers and repairers with real-time information on road conditions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
大模型应助培天利采纳,获得10
刚刚
狂野忆文发布了新的文献求助10
刚刚
小瑄发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
kaka123发布了新的文献求助30
1秒前
SciGPT应助XHH1994采纳,获得10
1秒前
zkeeee完成签到 ,获得积分10
2秒前
鲜于枫发布了新的文献求助10
2秒前
婷婷完成签到,获得积分10
2秒前
鱼仔发布了新的文献求助30
3秒前
慢行完成签到,获得积分10
3秒前
所所应助拼搏惜蕊采纳,获得10
3秒前
喜悦的寄琴完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
平常水卉发布了新的文献求助10
4秒前
xanderxue完成签到,获得积分10
4秒前
sq1997发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
aa发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
完美世界应助joyce采纳,获得10
7秒前
907完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
Ava应助2425采纳,获得10
7秒前
鱼仔完成签到,获得积分10
9秒前
鲜于枫完成签到,获得积分10
9秒前
酷炫青烟完成签到 ,获得积分10
10秒前
是个圆蛋应助wenge采纳,获得10
10秒前
YU发布了新的文献求助10
10秒前
平常水卉完成签到,获得积分10
10秒前
clairr完成签到,获得积分10
11秒前
领导范儿应助婷婷采纳,获得10
11秒前
11秒前
奶油冰淇淋完成签到,获得积分10
11秒前
哭泣海雪完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
节节高发布了新的文献求助10
12秒前
善学以致用应助安静曼寒采纳,获得10
13秒前
13秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3970172
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514982
关于积分的说明 11176568
捐赠科研通 3250212
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795198
邀请新用户注册赠送积分活动 875702
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805004