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1、一种利用方向模板的遥感影像道路提取方法第30卷第3期2010年8月桂林理工大学JournalofGuilinUniversityofTechnologyVol_30No.3Aug.2010文章编号:1674—9057(2010)03—0378—06一种利用方向模板的遥感影像道路提取方法韦春桃,吕健刚,杨先武,文鸿雁(1.武汉大学遥感信息工程学院,武汉430079;2.桂林理工大学土木与建筑工程学院,广西桂林541004)摘要:道路连接是自动提取道路信息的关键技术,设计了一种方向模板用于道路的自动搜索和
2、连接,并给出基于该方向模板的道路提取方法.首先对原始遥感影像进行边缘信息增强处理,然后用增强处理后的图像作为线特征增强系数,与原图像对应相乘,增强道路线特征;再结合图像的8连通性,统计每个连通成分像素点的个数,设定阈值去除点噪声和短线段噪声,得到不连续的道路段;最后利用方向模板,在给出道路起始点和终止点的基础上,利用该模板的方向规则连接道路.实验结果表明,该方法具有很强的适应性,提取的道路精度高,效果好.关键词:遥感影像;道路提取;卷积运算;方向模板中图分类号:P237;TP751文献标志码:A遥感影
3、像已成为人类获取地理信息的重要数据来源,对遥感影像进行目标自动识别,己成为当前遥感信息处理的主要发展方向.道路网作为地理信息的重要组成部分,如何充分利用遥感影像提取道路信息已成为一个备受关注的问题.文献[1]用纹理渐进分析法,获得二值分割图,用数学形态学对二值图进行矢量化,再用几何拓扑进行校正,实现道路提取.文献[2]引入模糊数学的概念,提出了基于模糊算子理论的道路半自动提取算法,该方法提取低分辨影像上的道路效果较好.文献[3]用遗传算法进行道路提取,先利用模糊C均值聚类法对SAR图像进行无监督聚类,
4、将道路类像素从图像中分离出来,然后根据道路像素灰度值的均匀特性来建立具体的道路模型,最后用遗传算法搜索全局最优道路.文献[4]采用了基于最小二乘B样条曲线的道路提取算法.文献[5]对传统"snakes"模型进行改进,得到"Ziplock"snakes模型,Ribbonsnakes模型.从遥感影像自动提取道路一般分为道路特征检测和道路连接两部分,道路连接是自动提取道路信息的关键技术.本文根据中低分辨率遥感影像中道路的特性,对图像进行卷积运算,加强道路线特征,将检测出的点特征和短线段定义为噪声并去除,再通
5、过人机交互给出道路起始点和终止点,选择相应的方向模板搜索连接线特征,实现道路提取.1道路特性分析根据大量的遥感影像统计特性分析与相关文献总结,道路存在如下典型特性j:(1)中低分辨率图像中,道路呈现为线特征.高分辨率图像中,道路呈现为具有平行边缘线对的条带状结构.(2)同一条道路像素灰度值相近,它们的平均灰度值和背景灰度值存在差值.(3)道路是连续的,但受道路两侧树木,建筑物阴影等影响,会产生中断.同一道路上的中断距离会在一定阈值范围内.收稿日期:2010—03—22基金项目:广西自然科学基金项目(桂
6、科自0728219);广西科学基金项目(桂科基0991023);广西区应用基础研究专项(桂科基0991023);广西研究生教育创新计划项目(00110220737)作者简介:韦春桃(I968一),女,副教授,研究方向:遥感与地理信息系统,weichuntao@gmail.con.引文格式:韦春桃,吕健刚,杨先武,等.一一种利用方向模板的遥感影像道路提取方法[J].桂林理工大学,2010,30f3):378—383.第3期韦春桃等:一种利用方向模板的遥感影像道路提取方法379(4)道路在方向和长度方面存
7、在一致性原则,变化较慢.2道路线特征加强首先对图像用拉普拉斯模板进行卷积运算,然后将卷积后图像作为线特征加强系数,再与原始图像对应像素相乘,生成的图像经二值化处理后得到道路线特征加强图.卷积在数字图像处理上定义为一种加权求和的处理方式.对原始图像F用模板w卷积的方法为:将模版w在图像中移动,每移动一次,就把F与w的定义域相交的元素进行乘积并且求和(当和小于零时,可作两种处理:一是取绝对值,二是取零对待),将结果作为新图像对应的像元值,当所有影像点被处理完后,即可得到卷积后的图像.假设图像F的各元素为.
8、厂(m,n),模板长度为,z=L/2.对F卷积后得图像G,g(m,)为图像中的各元素.卷积公式表示如下:fIg(m,n)=∑∑(㈤m—,n-j).(1)一J=1r一1一l一1]本文设计模板W=I一18—1I,利用该l一1—1一l'J模板对图像F进行卷积运算得增强后图像G.为了进一步加强图像F(图1a)的道路线特征,再将图像G作为线特征加强系数,与原始图像F对应像素相乘,再除以一参数Ⅳn,二值化处理后得到道路线特征加强图H(图1b).如果实验中图F和图G的
