Description
Die automatisierte Extraktion aus hochauflsenden Satellitenbildern bietet die Mglichkeit, Straenbereiche zu extrahieren, die fr die Fahrzeugnavigation ntzlich sind. Allerdings machen Faktoren wie die Verdeckung durch Bume entlang der Strae, Schatten von Gebuden und Fahrzeugen, unterschiedliche Straenoberflcheneigenschaften und sich ndernde Straengeometrie, die in hochauflsenden Satellitenbildern deutlicher werden, die Straenextraktion zu einem schwierigen Problem. In diesem Text werden drei verschiedene Methoden zur Straenerkennung untersucht. Diese Methoden sind Clustering, Directional Morphology und Adaptive Threshold und werden auf der Grundlage verschiedener Parameter wie Vollstndigkeit, Korrektheit und Qualitt verglichen. Was die Verarbeitungszeit betrifft, so bentigt die Methode der gerichteten Morphologie mehr Zeit fr die Bildverarbeitung, da es sich um einen pixelbasierten Vorgang handelt, der acht Richtungen fr die Segmentierung bercksichtigt, aber einen hheren Korrektheitswert erzeugt. Die Clustering-Methode bentigt im Vergleich zu anderen Methoden weniger Zeit, die Zeit fr die Segmentierung hngt von der Anzahl der Iterationen ab und variiert je nach Art des Bildsatzes. Die groe Iterationszahl fhrt zu besseren Ergebnissen, bentigt aber mehr Zeit fr die Bildsegmentierung. Die adaptive Schwellenwertmethode bentigt sehr viel weniger Zeit.
