[发明专利]SAR图像中道路的提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像提取方法，特别是一种SAR图像中道路的提取方法。

背景技术

图像中道路提取按交互的方式不同可以分为两类。一类仅给定初始点和初始方向，利用跟踪的办法来提取道路；另一类方法则给定一系列分散的种子点，利用主动轮廓模型，模拟退火和动态规划等方法曲线拟合提取道路中心线。前者运用的主要是局部的特征。后者往往求的是全局的能量最小。

第一种方法会给定初始点和初始道路的方法，要通过跟踪的方法得到道路的中心线和边线。要解决的问题包括如何通过已检测到信息预测下一点处道路的参数(位置，宽度，曲率，方向)利用图像信息选择最佳预测点并修正预测模型，确定停机准则(连续出现预测误差很大或是已经检测到的部分道路已经得到验证)。

第二类主要有动态规划和Snake模型方法。动态规划方法导出了道路的一般参数模型，将其表达成种子点之间的代价函数，以动态规划作为确定种子点之间最优路径的计算工具。

比较早的，该方法主要用在低分辨率图像道路提取方法中。又通过对代价函数进行修改，增加了道路边缘梯度反向平行的约束条件，将动态规划的方法拓展到高分辨率图像的道路提取中。

Snake模型方法根据对道路特征的抽象确定不同的道路模型，将道路特征与几何约束用能量函数表示出来，通过求能量函数最小值得到目标轮廓。Snake模型的形式有很多，已经运用到道路提取中的有LSB-Snake，ziplok snake，Ribbonsnake，multi-resolution snake等。

但是，综上所述，两种方法具有以下问题：

(1)动态规划方法中，种子点的选取需要手工来做，比较繁琐，同时此方法要很大的存储量；

(2)Snake模型方法在一定程度上完成了道路提取的任务，但是算法复杂度大，计算时间长，而且算法对参数敏感。

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，简称SAR)是一种工作在微波频段的主动式遥感器，它通过发射微波进行对地观测，利用发射的回波数据对地面成像。成像后的一项重要工作就是进行图象的识别和解译，而这其中的第一步就是地物目标的分割和提取，常见的地物包括河流、湖泊、居民区、植被、沟渠、道路、农田等。

有鉴于此，如何提供一种SAR图像中道路的提取方法，来综合解决上述技术问题已成为业界亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是将提供一种SAR图像中道路的提取方法，来将SAR图像中的道路区域提取出来。

本发明的目的是将提供一种SAR图像中道路的提取方法，计算量较小，能够较快的处理SAR图像；可以比较快捷的提取主干道；基本自动提取，较少人工干预。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种SAR图像中道路的提取方法，包括步骤：对SAR图像进行前期处理，以调整其对比度及亮度；对经过前期处理的SAR图像进行二值化，以便后续进行滤波处理；对经过二值化后的SAR图像进行数学形态学滤波，使得SAR图像更加平滑干净；对经过数学形态学滤波后的SAR图像进行道路几何滤波，以去除虚警区域；对经过道路几何滤波后的SAR图像进行Canny算子处理，寻找道路的边缘；以及利用Hough变换检测道路，最终从SAR图像中提取出道路。

其中，所述前期处理步骤包括：对原始SAR图像进行直方图均衡处理；对经过均衡处理的SAR图像进行伽马变换；对经过伽马变换的SAR图像进行顶帽变换。所述进行数学形态学滤波的步骤包括：进行预处理和开运算，以去掉一些单点的噪声和填充一些单点的孔洞；进行闭运算，以将图像中狭窄的缺口连接起来形成细长的弯口，并填充比结构元素小的洞；填充孔洞；再进行开运算，以去除剩余噪点。所述Canny算子处理步骤包括：使用带有指定标准偏差的σ的高斯滤波器进行平滑，从而减少噪声；在每一点处计算局部梯度和边缘方向，其中边缘方向上强度最大的点为边缘点；根据所述边缘点寻找到脊，并不在脊顶部的像素设为零，然后对脊像素使用两个阈值进行阈值处理，以得到强边缘像素和弱边缘像素；最后通过将8连接的弱像素集成到强像素，执行边缘链接。所述Hough变换检测道路的步骤包括：将道路的边缘图像进行Hough变换；进行峰值检测；逆变换并进行道路边缘线段的连接。

在具体实施例中，所述进行二值化的步骤是利用Otsu阈值法实现。所述道路几何滤波至少包括：区域面积滤波、宽长比滤波。