Halbautomatische Straßenerkennung aus Satellitenbildern – hinnat ja saatavuus
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Die automatisierte Extraktion aus hochaufl senden Satellitenbildern bietet die M glichkeit, Stra enbereiche zu extrahieren, die f r die Fahrzeugnavigation n tzlich sind. Allerdings machen Faktoren wie die Verdeckung durch B ume entlang der… Näytä koko kuvaus Piilota kuvaus
Die automatisierte Extraktion aus hochaufl senden Satellitenbildern bietet die M glichkeit, Stra enbereiche zu extrahieren, die f r die Fahrzeugnavigation n tzlich sind. Allerdings machen Faktoren wie die Verdeckung durch B ume entlang der Stra e, Schatten von Geb uden und Fahrzeugen, unterschiedliche Stra enoberfl cheneigenschaften und sich ndernde Stra engeometrie, die in hochaufl senden Satellitenbildern deutlicher werden, die Stra enextraktion zu einem schwierigen Problem. In diesem Text werden drei verschiedene Methoden zur Stra enerkennung untersucht. Diese Methoden sind Clustering, Directional Morphology und Adaptive Threshold und werden auf der Grundlage verschiedener Parameter wie Vollst ndigkeit, Korrektheit und Qualit t verglichen. Was die Verarbeitungszeit betrifft, so ben tigt die Methode der gerichteten Morphologie mehr Zeit f r die Bildverarbeitung, da es sich um einen pixelbasierten Vorgang handelt, der acht Richtungen f r die Segmentierung ber cksichtigt, aber einen h heren Korrektheitswert erzeugt. Die Clustering-Methode ben tigt im Vergleich zu anderen Methoden weniger Zeit, die Zeit f r die Segmentierung h ngt von der Anzahl der Iterationen ab und variiert je nach Art des Bildsatzes. Die gro e Iterationszahl f hrt zu besseren Ergebnissen, ben tigt aber mehr Zeit f r die Bildsegmentierung. Die adaptive Schwellenwertmethode ben tigt sehr viel weniger Zeit.
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