遥感图像中输电线与公路的区分方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于数字图像识别技术领域，更为具体地讲，涉及一种遥感图像中输电线 与公路的区分方法。
【背景技术】
[0002] 超高压输电线路一直担负着我国电力传输的重任，针对输电线路巡检管理是有 效保证输配电线路及其设备安全的一项基础工作。而随着航天技术的快速发展，地表空 间信息获取能力和水平大大提升。许多商用卫星遥感数据的地表空间分辨率已经达到亚 米级，重访周期缩短为一天。目前常用的高分辨率商业卫星包括QuickBird、GeoEye以及 Worldview，其最高分辨率已经达到0. 41米，相信更高分辨率不久也会问世，这使得卫星遥 感技术应用于电力巡检成为了可能。
[0003] 就获取周期、成本和效率而言，卫星高分辨率光学遥感影像都有着不可替代的巨 大优势。中国专利"一种基于图像的线性目标识别与提取方法，CN103761524A，2014. 04. 30" 中记载了一种基于线性特征来提取线性弱目标，如电力线的方法，该方法是通过线性特征 提取，然后剔除非平行线来达到识别电力线的目的。然而在实际过程中，公路在线性特征提 取中的表现往往与输电线路相似，都为一个平行线族，通过非平行线剔除的方法不能很好 的区分两者。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种遥感图像中输电线与公路的区 分方法，通过平行线区域地物的像素灰度值来区分输电线和公路，提高在遥感图像中对输 电线识别的准确度。
[0005] 为实现上述发明目的，本发明遥感图像中输电线与公路的区分方法，包括以下步 骤：
[0006]S1:对遥感图像中已经识别到的平行线目标进行垂线添加，垂线添加的方法为： 垂线之间的间距为d个像元，垂线宽度为f个像元，垂线中心处于所垂直处平行线区域的 中心，垂线长度为平行线目标最大平行线间距的K倍，记垂线数量为M，每条垂线上的像素 点数量为N，每条垂线按相同方向对像素进行排列，得到像素灰度值序列(xu，'2,… ，xi;」，…，Xi，N)，其中矸」表示第i条垂线中第j个像素的灰度值，i的取值范围1彡i彡M， j的取值范围1彡j彡N;
[0007]S2:记每条垂线与平行线目标的边缘平行线相交的两个像素序号 为nn和ni2,nn<ni2，将每条垂线划分为三个部分：心气、 4,2=(&,,1+1,气》,1+2,"、气》 ;2)、不3=(气》,:+1,1￥ 部分Xi:1的像素集合记为C； =(c'u,c'u，…,cUA)，第二部分Xi,2的像素集合记为 Q=(c；u，c；u,.",c2j〇，第三部分xi;3的像素集合记为c3 =(c31,c32，…,c3A)，其中
[0008] S3 :计算像素集合CpCjPC3的相似度S，如果相似度大于预设阈值T，则平行线目 标为输电线，否则为公路。
[0009] 本发明遥感图像中输电线与公路的区分方法，对遥感图像中已经识别到的平行线 目标进行垂线添加，垂线之间的间距为d个像元，垂线宽度为f个像元，垂线中心处于所垂 直处平行线区域的中心，垂线长度为平行线目标最大平行线间距的K倍，记垂线数量为M， 每条垂线上的像素点数量为N，每条垂线与平行线目标的边缘平行线相交的两个像素将每 条垂线划分为三个部分，将所有垂线对应部分的像素组合成一个集合，共计三个像素集合， 计算三个像素集合的像素灰度值的相似度，区分输电线和公路。本发明利用输电线与公路 分别与两侧地物像素灰度值差异的不同，在遥感图像中准确地区分输电线与公路。
【附图说明】
[0010] 图1是本发明遥感图像中输电线与公路的区分方法的流程图；
[0011] 图2是待识别的遥感图像不例图；
[0012] 图3是图2所示遥感图像中平行线性目标的识别结果图；
[0013] 图4是对图3中公路进行垂线添加后的示例图；
[0014] 图5是对图3中输电线进行垂线添加后的示例图；
[0015] 图6是垂线划分示意图；
[0016] 图7是图4中每根垂线的像素灰度值统计图；
[0017] 图8是图5中每根垂线的像素灰度值统计图；
[0018] 图9是经过区分后得到的输电线目标。
【具体实施方式】
[0019] 下面结合附图对本发明的【具体实施方式】进行描述，以便本领域的技术人员更好地 理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许 会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。
[0020] 实施例
[0021] 图1是本发明遥感图像中输电线与公路的区分方法的流程图。如图1所示，本发 明遥感图像中输电线与公路的区分方法包括以下步骤：
[0022] S101 :垂线添加：
[0023] 对遥感图像中已经识别到的平行线目标进行垂线添加，垂线添加的方法为：垂线 之间的间距为d个像元，垂线宽度为f个像元，垂线中心处于所垂直处平行线区域的中心， 垂线长度为平行线目标最大平行线间距的K倍，K的取值范围为K> 1，记垂线数量为M，每 条垂线上的像素点数量为N，每条垂线按相同方向对像素进行排列，得到像素灰度值序列\ =(xi，i，xu，…，xi，j，…，xm)，其中xi，j表示第i条垂线中第j个像素的灰度值，i的取值范 围1彡i彡M，j的取值范围1彡j彡N。
[0024] 垂线间距和垂线宽度决定了后续计算的复杂度，可以根据实际需要进行设置。垂 线长度与平行线目标最大平行线间距的倍数K可以根据实际需要来设置，但是为了平行线 目标附近地物的统一性，K值也不宜设置过大，通常设置K的取值范围为1 <K< 4。本实 施例中设置K= 2,垂线间距参数d取的是垂线长度的四分之一，即N/4个像元，垂线宽度参 数f= 1。
[0025] 图2是待识别的遥感图像示例图。图3是图2所示遥感图像中平行线性目标的识 别结果图。如图3所示，在图2所示的遥感图像中，得到两个平行线性目标，分别是输电线 和公路。图4是对图3中公路进行垂线添加后的示例图。图5是对图3中输电线进行垂线 添加后的示例图。
[0026]S102:对垂线进行三部分划分：
[0027] 首先需要对垂线进行划分。图6是垂线划分示意图。如图6所示，记每条 垂线与平行线目标的边缘平行线相交的两个像素序号为nn和ni2,nn<ni2，将每条 垂线划分为三个部分：而,…，气"」、l，2 =h,M+P气,、 心=(&.2+1,&2+2，…。将所有垂线的第一部分&满像素集合记为 C； = ^u,Cl2，…,，第二部分Xi;2的像素集合记为C2 =(C2>1,c22，…，C2』j，第三部 分Xi;3的像素集合记为C3 = (c31，c32,."，c3A)，其中