【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及遙感影像應用
，尤其是涉及一種結構線束統計匹配的高分遙感影像的道路提取方法。
技術介紹
道路作為地區之間連接的紐帶，是國家經濟發展的基礎。道路在城市用地、經濟活動中有著舉足輕重的地位，它的高精度識別和提取、以及實時更新的道路網信息對于交通管理、城市規劃、自動車輛導航、應急事務處理、地理信息系統數據庫的更新都有重要的理論和現實意義。近年來，隨著國家城鎮化進程的推動和經濟建設的快速發展，人們對于道路交通運輸的需求隨之不斷增長，從而推動了我國道路建設的快速發展。據國家基礎地理數據庫更新總結報告，在更新地形數據庫的工作中，道路要素更新數據量占有很大比例，僅次于居民地要素。因此道路要素數據的快速獲取與更新已成為我國基礎地理信息建設的重要任務。當前，基于高分辨率遙感影像的內業綜合判調是對包括道路網在內的基礎地理要素更新的主要手段。遙感技術的大面積同步觀測、高時效性和經濟性等優點使得利用遙感影像進行基礎地理信息更新具有很大的優勢。相比于外業地面實測數據更新，基于遙感影像的內業判繪方式提高了基礎地理要素數據的采集效率，適用于大范圍道路的快速更新。在高分遙感影像的道路提取過程中，半自動道路提取方法既充分利用了人的認知、識別、檢測能力，又發揮了計算機的量算能力，其被認為是當前更好的選擇。城區主干道上具有豐富的行道線對象，在高分影像中則表現為豐富的線特征，這些線特征呈束狀分布，且顯式地標識出道路的整體走向和大致的寬度信息。然而，如何將視覺感受到的效果轉化為可利用計算機提取的結果將是很大的困難。在中低分辨率遙感影像中常用的線段編組方法很難適用于高分影像的道路...
【技術保護點】
一種結構線束統計匹配的高分遙感道路提取方法，其特征在于：包括以下步驟；步驟一，邊緣檢測與預處理；對遙感影像進行雙邊濾波，然后利用Canny算子對道路影像進行邊緣檢測；檢測邊緣的交叉點和拐點并對其進行剔除；根據緩沖區和種子點連線方向對邊緣段進行過濾，保留有效的道路基元；步驟二，基元擬合感知編組；通過特征的分析、選擇和綜合對道路基元進行連接，將道路基元擴展成道路片段；步驟三，基線的選擇；將編組對象中邊緣基元累加長度作為基線選擇的標準，邊緣累加長度最大的作為道路基線；步驟四，道路剖面結構特征的統計；提出道路剖面結構特征來表達道路的剖面結構并幫助確定道路的邊線與中線；步驟五，道路模式匹配與驗證；利用基于模式匹配的驗證方法，根據先驗知識驗證檢測道路邊線和中線，對得到的道路線通過驗證反饋進行修正。
【技術特征摘要】
1.一種結構線束統計匹配的高分遙感道路提取方法，其特征在于：包括以下步驟；步驟一，邊緣檢測與預處理；對遙感影像進行雙邊濾波，然后利用Canny算子對道路影像進行邊緣檢測；檢測邊緣的交叉點和拐點并對其進行剔除；根據緩沖區和種子點連線方向對邊緣段進行過濾，保留有效的道路基元；步驟二，基元擬合感知編組；通過特征的分析、選擇和綜合對道路基元進行連接，將道路基元擴展成道路片段；步驟三，基線的選擇；將編組對象中邊緣基元累加長度作為基線選擇的標準，邊緣累加長度最大的作為道路基線；步驟四，道路剖面結構特征的統計；提出道路剖面結構特征來表達道路的剖面結構并幫助確定道路的邊線與中線；步驟五，道路模式匹配與驗證；利用基于模式匹配的驗證方法，根據先驗知識驗證檢測道路邊線和中線，對得到的道路線通過驗證反饋進行修正。2.根據權利要求1所述的一種結構線束統計匹配的高分遙感道路提取方法，其特征在于：所述步驟一的具體過程如下；首先對影像進行雙邊濾波，在濾除椒鹽噪聲的同時保持邊緣特征，然后利用Canny算子對道路影像進行邊緣檢測；Canny邊緣檢測結果是道路圖像的原始邊緣特征，為了進行道路提取，需要從中獲取有效的道路基元，即能夠表征道路要素的獨立邊緣段；通過檢測邊緣的交叉點和拐點并對其進行剔除，實現對邊緣檢測結果的分解，分解后的邊緣對象是具有幾何特征的直線段或弧段；通過輸入種子點確定道路提取的圖像處理范圍和道路的方向，根據緩沖區和種子點連線方向對邊緣段進行過濾，保留下來的則為有效的道路基元，以用于支撐后續的編組處理。3.根據權利要求2所述的一種結構線束統計匹配的高分遙感道路提取方法，其
\t特征在于：所述步驟二的具體過程如下；利用基元擬合感知編組的方法，該方法首先對道路基元分別進行擬合，根據擬合曲線與基元位置差異確定最優的擬合階次，其中一次和二次曲線如式(1)-(4)所示，式(5)為求解擬合參數的優化條件；然后根據基元的長度排序，并按照順序對邊緣之間進行迭代的編組處理；y＝a0+a1x+a2x2 (1)y＝a0+a1x (2) m i n ( | f - f ^ | ) s . t . f ( x i ) = y i ; i = 1 , 2 , ... N - - - ( 5 ) ]]>編組擬合后基元的約束條件包括：連續性fcon、鄰近性fpro、相似性fsim；根據以上描述，構造基元連接概率函數如式(6)所示：fconn＝c0fpro(gt,gl,l1,l2)+c1fcon(α,|θ1+θ2|)+c2fsim(Δp) (6)其中，c0,c1,c2為對應因子的權重系數,l1、l2分別為兩段基元；與臨近性相關的變量為：縱向間距gt＝gt1+gt2，橫向間距gl＝gl1+gl2，gt1、gl1為第一段基元的縱向距離與橫向距離，gt2、gl2分別為第二段基元的縱向距離與橫向距離；與連續性相關的變量為：線基元夾角α和共線度θ＝|θ1+θ2|，θ1、θ2為兩基元中心點連線與基元的夾角；相似性為基元之間的特征差異Δp＝|p1-p2|，p1,p2為線基元對應的幾何和光譜特征；若擬合后的基元為二次曲線，則從基元兩端截取有效的基元段，按照上述連接約束條件計算連接概率；當編組結果與道路主方向偏差較大時，則進行回退處理，重新選擇次優的基元進行編組連接。4.根據權利要求3所述的一種結構線束統計匹配的高分遙感道路提取方法，其特征在于：所述步驟三的具體過程如下；將編組對象中邊緣基元累加長度作為基線選擇的標準，邊緣累加長度越長，則表明該編組對象得到了更多有效邊緣的支撐；若對當前待提取路段輸入了多個種子點，則將每兩個相鄰種子點標識的區域作為子路段，并對每個子路段執行述邊緣基元累加長度處理，在每個子路段內分別選擇對應的基線；在兩個相鄰子路段的公共種子點位置按法向平移子路段對應的基線，直到所有子路段內基線首尾
\t相接，構成整條路段的基線。5.根據權利要求4所述的一種結構線束統計匹配的高分遙感道路提取方法，其特征在于：所述步驟四的具體過程如下；剖面結構特征由基元到基線的法向距離構成；計算每個基元與基線之間距離，方法為：將邊緣中點到道路基線的法向距離作為當前邊緣對象的剖面距離，根據擬合道路的主方向，位于擬合道路左側的剖面距離為正值，右側為負值；獲得邊緣剖面距離后，將當前路段上所有邊緣基元按照剖面距離分類并重新編組連接，同時統計新編組對象的長度累加值，根據剖面距離和長度累加值生成一維折線圖，即為剖面結構特征。6.根據權利要求5所述的一種結構線束統計匹配的高分遙感道路提取方法，其特征在于：所述步驟五的具體過程如下；基于模式匹配的驗證方法，認為道路具有對稱結構，即道路是由雙邊線構成，且邊線對稱分布于道路中線或者虛擬中線兩側；根據道路是否有中央行道線，將道路分為雙峰模式和三峰模式，分別定義對應的混合高斯核函數，如式(7)和(8)所示； p ( x | ω , σ ) = 1 2 π σ ( exp ( - ( x - ω / 2 ) 2 2 σ 2 ) + exp ( - ( x + ω / 2 ) 2 2 σ 2 ) ) - - - ( 7 ) ]]> p ( x | ω , σ ) = 1 2 π σ ( exp ( - ( x ...
【專利技術屬性】
技術研發人員：眭海剛，陳光，馮文卿，程效猛，涂繼輝，
申請(專利權)人：武漢大學，
類型：發明
國別省市：湖北;42
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。