Detecção de rodovias em imagens digitais de alta resolução com o uso da teoria de morfologia matemática

• Main Author: Ishikawa, Aline Sayuri [UNESP]
• Other Authors: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Estadual Paulista (UNESP) 2014
• Subjects: Processamento de imagens - Tecnicas digitais; Espectroscopia de alta resolução; High resolution image
• Online Access: http://hdl.handle.net/11449/86790

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:25Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-02-29Bitstream added on 2014-06-13T18:08:14Z : No. of bitstreams: 1 ishikawa_as_me_prud.pdf: 2910103 bytes, checksum: 7f9f4a0dfa2092ba410c522c10fcb7da (MD5) === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) === O presente trabalho busca desenvolver um método de detecção de rodovias em imagens digitais de alta resolução baseado na teoria de Morfologia Matemática (MM). O uso da MM tem como principal justificativa a utilização de operadores morfológicos como método alternativo para detecção de rodovias visando contribuir para a área de Cartografia, visto que esta é uma excelente ferramenta não-linear que resolve de forma eficiente problemas de extração de informação através da análise das estruturas geométricas dos alvos contidos nas imagens digitais. A área de estudo corresponde a uma imagem pancromática contendo um trecho da Rodovia Raposo Tavares, localizado na região de Presidente Prudente (SP), sendo adquirida pelo satélite de alta resolução Quickbird com resolução espacial de 0,60 m. Para a detecção das pistas de rodovia, desenvolveu-se uma rotina baseada em operadores morfológicos e elementos estruturantes contidos na SDC Morphology Toolbox, a qual roda em ambiente MATLAB. Devido à baixa eficiência do MATLAB em processar imagens com grande dimensão foi necessário recortar a área teste em 11 sub-imagens. Desse modo, a rotina morfológica teve que ser capaz de detectar feições do tipo rodovia nas 11 sub-imagens, alterando-se apenas os valores dos limiares, os quais diferem para cada imagem. Para a elaboração da rotina, inicialmente, com base no tipo de alvo presente na imagem (i.e., rodovias), foram selecionados os operadores e elementos estruturantes morfológicos mais adequados para serem utilizados no processo de detecção. === The present work intends to develop a road detection method in high resolution digital imagery based on the Mathematical Morphology theory (MM). The choice of MM has as a main reason the use of morphologic operators as an alternative method for road detection seeking to contribute for the Cartography area, because this is an excellent nonlinear tool that efficiently solves problems of information extraction through the analysis of geometric structures in the target contained in the digital images. The study area corresponds to a panchromatic image containing a passage of the Raposo Tavares Road, located in Presidente Prudente (SP), being acquired by the high resolution satellite Quickbird with 0,60 m spatial resolution. For the road tracks detection it was developed a routine based in morphologic operators and structuring elements contained in SDC Morphology Toolbox, which turns in software Matlab. Due to the deficiency of Matlab in processing images with great dimension it was necessary to cut out the area tests in 11 sub-images. This way, the morphologic routine had to be able to detect features of the type road in the 11 sub-images, just losing temper the thresholds values, which differ for each image. For the routine elaboration, initially, basing in the type of present target in the image (i.e., roads), the most appropriated morphologic operators and structuring elements were selected to use in the detection process.