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
李创业发布了新的文献求助10
1秒前
华仔应助MaxWong采纳,获得10
1秒前
8R60d8应助虚幻蜗牛采纳,获得10
2秒前
jiafx发布了新的文献求助10
3秒前
h3发布了新的文献求助10
4秒前
高大的依秋完成签到,获得积分10
5秒前
mhq完成签到,获得积分20
7秒前
lin完成签到,获得积分10
7秒前
TAO发布了新的文献求助10
8秒前
无奈的白云完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
今后应助积极的睫毛采纳,获得10
8秒前
9秒前
9秒前
李创业完成签到,获得积分10
9秒前
我服有点黑完成签到,获得积分10
9秒前
李李完成签到,获得积分20
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
星落枝头完成签到,获得积分10
13秒前
XY发布了新的文献求助10
13秒前
MaxWong发布了新的文献求助10
14秒前
dktrrrr完成签到,获得积分10
17秒前
shiyi完成签到,获得积分10
19秒前
樱偶猫发布了新的文献求助10
19秒前
张大大完成签到,获得积分10
20秒前
mhq关注了科研通微信公众号
21秒前
XY完成签到,获得积分10
22秒前
无奈的白云关注了科研通微信公众号
22秒前
23秒前
24秒前
25秒前
希望天下0贩的0应助sunsiyu采纳,获得10
25秒前
moli0424发布了新的文献求助10
26秒前
耍酷的半邪关注了科研通微信公众号
28秒前
jiafx完成签到,获得积分20
28秒前
WD发布了新的文献求助10
28秒前
lena发布了新的文献求助10
29秒前
烟花应助调皮初蝶采纳,获得10
29秒前
31秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
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 3975378
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519775
关于积分的说明 11199621
捐赠科研通 3256067
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798124
邀请新用户注册赠送积分活动 877386
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806305