[发明专利]基于多点同时快速行进的遥感影像道路提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种遥感影像道路提取方法，特别是涉及一种半自动遥感影像道路提取方法。

背景技术

道路是重要的基础地理信息，道路信息的提取对于国家各级基础地理信息数据库的维护与更新意义重大，可直接服务于城市规划、国土资源、交通、测绘等相关部门。道路是遥感影像中重要的人工目标，从遥感影像中提取道路是获取道路信息的重要手段。通过人工数字化方式提取道路效率低，成本高，已很难满足基础地理信息数据库的数据更新要求，伴随着数字图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能等学科的发展，各类遥感影像道路提取方法不断涌现，这些方法能够根据道路在遥感影像中呈现的特征，自动或半自动的提取道路信息，相比于人工数字化方式，提取效率大大提高。现已提出了基于平行线对、基于二值化和知识、基于窗口模型特征等算法为代表的自动提取方法以及基于像素与背景的算子模型、基于树结构的特征判别模型、基于最小二乘B样条曲线等为代表的半自动提取方法。其中，自动提取方法大多运用人工智能、计算机视觉、模式识别、数学模型等对某一类型道路实现自动提取，完全自动识别各类道路还不现实。半自动提取方法通过人机交互获取遥感影像中道路的先验知识，在边缘检测、区域生长等影像处理方法的基础上，由计算机依据遥感影像中道路的形状、拓扑、功能以及上下文等特征进行提取与识别，其算法适用性较好，应用较为广泛。但目前提出的半自动道路提取方法，通常需要较多的道路先验知识或事先定义好的道路匹配模板，并且提取的线状道路并不连续，需要进行断线连接等后续处理，方法较为繁琐，提取效率较低。例如，胡翔云等在2002年第2期《中国图象图形学报(A版)》撰文“航空影象上线状地物的半自动提取”，提出使用抛物线作为道路的匹配模板，用二值模板相关法在两个道路特征种子点之间提取候选道路点，再使用整体最小二乘模板匹配得到道路抛物线参数的精确解，最后用所得抛物线参数进行道路拟合，该方法以抛物线作为道路的几何特征约束，但影像中道路并不一定呈现抛物线几何特征，用抛物线作为道路先验知识与匹配模板不能概括各类道路的特征，同时，该方法每次只能提取给定两点间的道路，提取效率较低。再如，C.Heipke等在1994年第4期《International Archives ofPhotogrammetry and Remote Sensing》撰文“Semi-Automatic Extraction ofRoads from Aerial Images”，文中提出的半自动道路提取方法需要操作者给出一个道路特征起始点和初始方向，方法首先计算窗口中的梯度，根据阈值提取单个像素宽的边缘，用预定义的边缘方向矩阵跟踪提取道路，该方法提取的道路不连续，存在断裂，作者提出在断裂处使用更大的搜索矩阵进行处理，断线连接等后续处理较为繁琐，同时，该方法每次只能提取从一个给定特征点出发的道路，提取效率较低。综上，如何依据更少的道路先验知识，通过更为简单的后处理，高效便捷地提取出遥感影像中连续的道路信息，生成连续矢量线状道路，直接应用于基础地理信息数据库的道路更新，是半自动道路提取方法的研究热点。

快速行进(Fast Marching)方法由Cohen与Kimmel提出，能够实现图像分割及特征提取，被广泛应用于图像分割、路径规划、计算机视觉等领域。该方法应用于线状特征提取的基本原理是利用线状特征与图像背景具有的差异构建速度项图像，使得待提取特征处具有较大的速度项，给定待提取特征上的一个图像单元点作为起始种子点，通过在速度项图像上利用快速行进方法求解Eikonal方程获取该点对应的最小能量图(Minimum Energy Image)，再以位于待提取特征上的另一单元点作为终止种子点，从该点出发，逆向搜索至起始点获取最小能量图上两种子点间的最短路径，该路径即是两点间待提取的线状特征。目前，利用快速行进方法进行线状特征提取主要出现在医学数字图像处理领域。应用快速行进方法提取两点间最短路径存在的主要问题是效率较低，提取每条路径均要给出路径的起始点和终止点。对于遥感影像中道路数量多、分布密集的情况，利用快速行进方法提取道路效率较低，难以满足大量数据的更新要求。杨康等在2009年中国测绘学会第九次全国会员代表大会暨学会成立50周年纪念大会上撰文“基于多点快速行进与最短路径的遥感影像道路提取方法”，将快速行进方法引入到遥感影像道路提取研究中，利用多点行进提高道路提取效率，但文中并未给出逆向搜索提取多个点对间最短路径的实现方法，未给出通过最短路径提取结果生成连续矢量线状道路的实现方法，提取结果很难直接应用于基础地理信息数据库的道路更新。

发明内容