[发明专利]一种面向对象分割结合灰度形态学的道路提取方法

权利要求书

1.一种面向对象分割结合灰度形态学的道路提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

1.1.对原始全色影像和多光谱影像进行影像融合得到融合结果；

1.2.对融合结果进行面向对象分割得到若干对象；

1.3.基于对象进行全局分类，类别为各级宽路、城建区和其他；

1.4.采用水平算子对原始全色影像进行分割，并进行窄路的提取和降噪；

1.5.对各级宽路进行校正，得到宽路路网；

1.6.用城建区的掩膜去除窄道提取结果中的非窄路纹理，得到最终窄路路网；

1.7.对多级路网进行合并，得到最终的分级路网提取结果；

步骤1.1中采用水平算子对原始全色影像进行分割，并采用基于灰度形态学的方法进行窄路的提取和降噪的子步骤包括：

2.1、选取适当结构算子对全色影像进行水平算子分割，并对分割结果进行二值化处理，其中水平算子结构如下：

$X\⊕B=\left\{p\∈{\mathrm{\ϵ}}^2,p=x+b,x\∈X,b\∈B\right\}$

$X\mathrm{\Θ}B=\left\{p\∈{\mathrm{\ϵ}}^2,p+b\∈X,\∀b\∈B\right\}$

$X\·B=(X\⊕B)\mathrm{\Θ}B$

式中：X为待处理集，B为结构算子；x为X中单一元素，b为B中单一元素，p为运算结果集中的单一元素，p从属于二维欧式空间ε²；为膨胀运算，Θ为腐蚀运算，为开运算，·为闭运算；为凸函数，为凹函数，G为水平算子，F为标记函数；为凸类，为扁平类，为凹类；

2.2、采用一定长度、呈若干角度的线段状结构算子对二值化的分割结果进行线段匹配，即所有角度结构算子对分割结果开运算的并，并在匹配的结果上进行同伦细化和去除毛刺，公式如下：

R_thin＝Thin(R，{L_N})

R_spur＝Spur(R_thin)

式中：X_F为待处理二值化影像，R为线段匹配结果，R_thin为细化结果，R_spur为剔除毛刺结果；L_θi为某一长度以水平方向逆时针旋转θi得到的线状结构算子，{θ_N}为约束θi的角度集合，{L_N}为细化专用的L算子集；Thin()为细化函数，Spur()为剔除毛刺函数；

2.3、对上一步的结果采用窗口法进行去噪，消除毛刺过程中产生的残渣；

2.4、对上一步的结果采用适当大小的结构算子进行膨胀，消去由于噪声影响在窄路路网上产生的孔穴；

2.5、对上一步的结果，选择适当结构算子和窗口大小，重复一次步骤2.2至步骤2.3，得到初步的窄道提取结果。