Question

我目前正在使用MATLAB从航空/卫星图像中检测道路/高速公路。我根据道路及其周围环境的价值强度差异编写了相同的代码。但效率并不是很高，因为它也在检测非道路实体。除此之外，我还将检测这些道路上的车辆，然后尝试计算道路的宽度。你能帮助我改进现有方法或建议一种新方法吗？

提前致谢！：）

我附上了我的MATLAB代码供审阅。

clc
clear all
close all

a=rgb2gray(imread('freeway24.tif'));

a2=mean(a);
t=min(a2);

b=lt(a,t);
[row_b, column_b]=size(b);

for i=1:row_b
for j=1:column_b
    if b(i,j)~=1
        b(i,j)=0;
    else
        b(i,j)=255;
    end
end
end

bw0=bwareaopen(b,50);
bw1=bwmorph(bw0,'clean');
bw2=bwmorph(bw1,'majority');
bw3=bwmorph(bw2,'fill');
bw4=imfill(bw3,'holes');

[row_final,column_final]=size(bw4);
bw_final=zeros();
for i=1:row_final
for j=1:column_final
    if bw4(i,j)==1
        bw_final(i,j)=a(i,j);
    else
        bw_final(i,j)=0;
    end
end
end

subplot(1,2,1);
imshow(a);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(bw_final);
title('After detection');

注意：由于我没有10个声望点，我无法发布输入图像。我已将链接上传到此处。 https://drive.google.com/open?id=0B0MIQKh4Irk8MVlXYnhIcmpxTG8

Answer 1

我建议你更多地研究计算机视觉，特别是这些matlab函数：imclose，imerode，imdilate和bwareaopen。下面提供了一个帮助您的代码。你只需要在最后一次imshow之前添加它。

% Calculate disk of radius 2 pixels, 4 pixels diameter
se = strel('disk', 2);
% Connect the white pixels that are less than 4 pixels apart
bw_final = imclose(bw_final, se);
% Connect the black pixels that are less than 4 pixels apart
bw_final = ~imclose(~bw_final, se);

% Calculate 2% of the image pixels
num2Percent = round(numel(bw_final)/50);
% Remove white area smaller than 2%
bw_final = bwareaopen(bw_final, num2Percent);
% Remove black area smaller than 2%
bw_final = ~bwareaopen(~bw_final, num2Percent);

从航拍图像中检测道路和车辆

1 个答案: