Dissertationen - DGK
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60 4. Straßenextraktion für SAR-Bilddaten<br />
Linienextraktion<br />
Neuerungen für<br />
SAR-Bilddaten<br />
Anpassungen für<br />
SAR-Bilddaten<br />
TUM-LOREX<br />
Bild<br />
(Kanal 1)<br />
SAR-spezif.<br />
VorverarbeiVorverarbeitungtung<br />
Fokussierung<br />
auf relevante<br />
Bildbereiche<br />
Linienextraktion<br />
Bewertung<br />
potentieller<br />
Straßenstücke<br />
Bild<br />
(Kanal 2)<br />
SAR-spezif.<br />
VorverarbeiVorverarbeitungtung<br />
Fokussierung<br />
auf relevante<br />
Bildbereiche<br />
Linienextraktion<br />
Bewertung<br />
potentieller<br />
Straßenstücke<br />
Fusion<br />
Aufbau eines<br />
gewichteten<br />
Graphen<br />
Auswahl von<br />
Startstücken<br />
Berechnung<br />
der kürzesten Pfade<br />
Vereinigung der<br />
kürzesten Pfade<br />
. . . .<br />
. . . .<br />
. . . .<br />
. . . .<br />
. . . .<br />
Bild<br />
(Kanal n)<br />
SAR-spezif.<br />
VorverarbeiVorverarbeitungtung<br />
Fokussierung<br />
auf relevante<br />
Bildbereiche<br />
Linienextraktion<br />
Bewertung<br />
potentieller<br />
Straßenstücke<br />
Abbildung4.7. Modifizierte Extraktionsstrategie für SAR-Bilddaten<br />
Die Extraktion von Linien erfolgt im TUM-LOREX-Ansatz mit dem Steger-Algorithmus, der in Anhang<br />
A.2 genauer beschrieben ist. Für die Linienextraktion aus SAR-Bilddaten existieren, wie in Abschnitt<br />
3.2.2 gezeigt wurde, unterschiedliche Herangehensweisen. Es können gradientenbasierte Linienoperatoren<br />
auf bereits Speckle-reduzierten Bilddaten oder SAR-spezifische Linienoperatoren verwendet<br />
werden. Der differential-geometrische Steger-Algorithmus des TUM-LOREX-Ansatzes bietet den<br />
Vorteil, dass er richtungsunabhängig, robust, subpixelgenau und über mehrere Breiten hinweg Linien<br />
extrahieren kann. Deshalb wird er auch in dieser Arbeit verwendet. Als Voraussetzung für seine Anwendung<br />
wird in der Vorverarbeitung der Speckle weitestgehend reduziert. In Abschnitt 4.3.2 werden<br />
entsprechende Maßnahmen zur Speckle-Reduktion untersucht.<br />
Durch die Extraktion von dunklen Linien werden vor allem Hypothesen für Straßen, Flüsse und Radarschatten<br />
extrahiert. Mit der Linienextraktion ist die Extraktion von Hypothesen für Straßen abgeschlossen.<br />
Bewertung potentieller Straßenstücke<br />
Aus der Menge aller Hypothesen werden mit Hilfe der Bewertungsmaße des TUM-LOREX-Ansatzes<br />
schrittweise geeignete Kandidaten ausgewählt (vgl. Abschnitt 3.3). In diese Bewertung wurde zusätzlich<br />
der mittlere Grauwert als Bewertungsmaß für eine SAR-spezifische Bewertung integriert. Durch<br />
die niedrige Rückstreuung von Straßen in allen Radarfrequenzen dient dieses Maß insbesondere zur<br />
Eliminierung unkorrekter Hypothesen. Die Bewertung der mittleren Grauwerte erfolgt dabei ebenso<br />
wie bei den übrigen Bewertungsmaßen über eine Fuzzy-Funktion. Hypothesen mit einem mittleren<br />
Grauwert größer als b in Abbildung 4.8 werden verworfen.
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