항공 사진에서 수로 인식-가장자리 감지 이미지의 다각형

항공 사진 (예 : Google지도)의 수로를 인식하려고합니다. 지방 정부는 종종 수로 (및 도로, 건물 등)의 위치를 ​​나타내는 GIS 데이터를 가지고 있지만 수로 데이터는 종종 부정확하며 항공 이미지를 사용하여 개선 할 수 있습니다. 따라서 항상 신뢰할 수있는 데이터는 없습니다.

데이터에 대한 몇 가지 기본 이미지 처리 방법을 알고 있습니다 (불행히도 여기에 표시 할 샘플 이미지가 없습니다. 아직 작업 코드 없이이 작업을 수행하는 방법을 상상하려고합니다).

• 이미지의 수로를 사용하여 일부 색상 값 집합을 수집하고 다른 색상 (예 : 잔디, 도로, 건물 등)에 대해 이러한 픽셀에 가장 가까운 픽셀을 알아낼 수 있습니다. 픽셀이 "충분히 가까이"있는 임계 값을 설정하면 수로 인 픽셀 세트를 얻습니다 (그러나 많은 노이즈가 발생합니다).

• 이미지를 회색조로 바꾸고 표준 가장자리 감지 알고리즘을 사용하여 가장자리가 어디에 있는지 알아낼 수 있습니다. 다시, 이것은 나에게 경계와 같은 픽셀 세트를 제공하지만 노이즈가 있고 가장자리가 너무 생각되거나 간격이 있습니다.

출력으로 갖고 싶은 것은 가능한 수로를 나타내는 다각형 세트입니다 .

직관적으로 감지 된 가장자리를 사용하여 다각형을 만들고 색상 정보를 사용하여 어느 것이 물인지 결정하고 이미 가지고있는 정부 데이터를 사용하고 싶습니다.

가장자리 감지 알고리즘의 결과에서 멋진 닫힌 다각형 세트에 이르는 알려진 방법이 있습니까? 더 좋은 방법이 있다면이 문제를 공격하는 방법에 대한 다른 팁이 있습니까?

색상 정보만으로는하기가 어렵습니다. 항공 이미지와 위성 이미지 사이 (또는 심지어 내부)의 색상 변화는 엄청날 수 있습니다. 이상적으로는 초 분광 또는 적외선 이미지를 원할 것입니다 ( 이 백서 참조 ).

가장자리 감지가 픽셀 경계에 스냅 될 수 있다고 가정하면 각 픽셀의 경계를 닫힌 다각형으로 가져와 결합하여 다각형을 형성 할 수 있습니다 (조합 구현에 따라 내부 링이나 구멍이있는 다각형으로 끝날 수 있음) 또는 컬렉션 다각형 자바 토폴로지 스위트 룸 및 기타 전산 기하학 구현은 당신을 위해이 훨씬 쉽게 만들 수 있습니다. 하위 픽셀 경계를 사용하려면 엡실론 값이 양호하게 설정되어 있으므로 매우 근접하지만 정확하게 닿지 않는 가장자리를 스냅 할 수 있도록주의해야합니다.

가장자리를 가져 와서 직접 결합하려면 교차 가장자리의 그래프를 작성하고 그래프를 가로 지르는 코드 (예 : 시계 반대 방향)를 구현하여 다각형을 형성하기 위해 닫히는 위치를 찾으십시오. 이것이 다각형의 일부 결합 구현 방식입니다.