Manusia biasanya amat mudah mengenalpasti jalan raya di dalam imej penderiaan jauh, tetapi tugas ini amat sukar dilakukan menggunakan komputer. Untuk mengenalpasti bahagian-bahagian jalan raya di dalam sesebuah imej satelit, manusia (pakar-pakar tertentu) telah menyelidik sekumpulan ciri-ciri atau sifat lelurus dan garis melengkung dan menggunakan pengetahuan atau pengalaman yang ada untuk membuat keputusan (atau tekaan) sama ada sifat lelurus dan garis melengkung itu adalah jalan raya atau tidak. Daripada imej tersebut, jalan raya dapat dikesan dalam bentuk garis perseorangan untuk ditunjukkan sebagai peta atau peta digital pada masa sekarang. Imej tersebut dianalisis daripada satu langkah ke satu langkah yang lain dalam proses yang berbeza menggunakan perisian MATLAB. Proses-proses yang penting mesti dilakukan kepada imej satelit tersebut sebelum garis jalan raya dadat dikesan. Imej yang digunakan di sini adalah imej satelit bagi satu kawasan yang mempunyai rangkaian jalan raya. Satu teknik telah digunakan di mana ia dapat dilaksanakan oleh komputer untuk mengatasi kelemahan teori-teori sebelum ini dan dapat mengesan jalan raya di dalam sesebuah imej dalam masa yang singkat dan saksama. Pendekatan yang digunakan ini adalah dengan menggabungkan proses peruasan imej dan proses peningkatan imej. Pertama, imej di dalam apa jua format dimuat atau disimpan di dalam fail ruang kerja di dalam MATLAB. Kemudian imej masukan tersebut ditukar kepada bentuk ‘grayscale’. Sebelum memasuki ke langkah seterusnya, imej ‘grayscale’ tersebut ditingkatkan untuk mendapatkan keamatan yang lebih baik. Di dalam proses ini, pelbagai fungsi peningkatan digunakan untuk mendapatkan imej yang lebih baik pada keluarannya. Proses peruasan imej yang terlibat dalam project ini adalah pengesanan tepi. Peruasan ini memerlukan imej keamatan untuk semua proses yang terlibat.
______________________________________________________________________________________
Humans easily identify roads in remote sensing images, but this task is difficult to automate using computers. In order to identify road segments from satellite images, human beings (experts) seem to first search for a set of linear and curvilinear features and then apply knowledge or use experience to decide (or guess) whether these linear and curvilinear features are roads are not. From the image, the roads can be detected in a single line to perform as a map or digital map nowadays. The selected image that I used here is a satellite image of an area which had a network of roads. The satellite image is analyzed from one step to another step in different process using MATLAB software. The important processes must be done to the satellite image before the single road lines can be detected. A detection theory is used which can be done by computer to overcome drawbacks of current theories and detect major roads in an image with high speed and high precision. The technique is combining image segmentation and image enhancement process. In this project, the enhancement of the satellite image is the important process in road detection process. Firstly, an image in any file formats is load/save into the workspace folder in MATLAB. The input image is converted into grayscale form. Before continue the next step, first the grayscale image is enhanced for better intensity. In this process, many function of enhancement are used to get the better image for the output. The function that used for the enhancement processes are imadjust, histeq, and adapthisteq. Comparing all the result using those functions, the best-enhanced image is selected to the next step. The process of image segmentation that involve in this project is edge detection. The edge detection is done using Laplacian of Gaussian detector. The segmentation process required an intensity image for all the process involved.
Image analysis on remote sensing images_Azratul Husna Azuddin_E3_2006_NI