专利名称：利用非下采样轮廓波方向场的道路提取方法
技术领域：
本发明属于图像处理技术领域，具体地说是一种遥感图像道路提取方法，可用于 对遥感图像提取道路时应用。
背景技术：
空间技术和信息技术的飞速发展为我们提供了大量的遥感数据，而且从遥感影像 中提取目标信息已成为现阶段空间信息更新的重要手段。因此，如何智能解译海量的遥感 数据也相应地成为了信息化建设过程中面临的重要问题。在遥感影像处理中，特征提取具 有重要的地位。特征提取一般可分为三个部分点特征提取、线特征提取和面状特征提取， 其中线状特征的提取具有承上启下的作用。在一幅遥感图像中，道路是一种重要的线型地 物，因此道路提取具有重要的意义。如何提取道路特征现在已经有很多这方面的研究，但都 有一定的不足。作为其中的研究热点，道路提取研究更是得到了广泛关注，在国民经济生产 和军事目标侦察领域具有十分重要的理论和现实意义。从遥感图像上提取道路信息的研究，主要经历了如下的发展历程从半自动道路 信息提取到自动道路信息提取；从低分辨率遥感图像到中、高分辨率遥感图像道路信息提 取；从乡村或森林地区的道路信息提取，到郊区和城市地区道路信息的提取；从简单的提 取方法到复杂的方法；从单一的提取战略到混合的提取战略；从单一数据提取到多源数据 融合提取；从单一方法的提取到多种方法提取结果的融合提取；从单一尺度的提取到多尺 度或多分辨分析的提取；从基于像元的提取方法到基于特征或面向对象的提取方法。从遥 感图像提取道路信息研究的分类方法较多根据自动化程度分为半自动提取和全自动提取 方法；根据遥感图像分辨率分为低、中、高分辨率遥感图像的道路信息提取方法；根据研究 的区域分为乡村、林区、郊区、城市地区的道路信息提取方法等等。道路信息提取的方法多 种多样，主要包括模板匹配法，基于知识的方法，Snakes模型方法，动态规划法，脊谷线提取 方法，数学形态学法，霍夫变换法，基于分割的方法，多尺度方法。但目前常见的遥感图像的道路提取方法提取后的道路失真会比较大，致使道路的 定位不准确或道路目标识别不够准确。例如用一个分层的语义网络表达道路特征。语义 网络用来从各传感器数据中选择提取出最突出的道路，并给各种传感器的特征提取加权。 它还使用了在人工智能中相对成熟的技术，处理不确定性和不精确的传感器数据。但从实 验结果看最终也只是确认了图像上的主干道路，细小道路信息缺失。又如利用形态学提取 方法会使原有的道路宽度变宽，致使道路中心线的定位会发生偏移；而仅利用频域，例如小 波域、轮廓波域则会丢失掉道路的一些细节信息，致使道路断裂较多，道路提取结果不够完
iF. ο多尺度几何理论的发展为图像处理特别是道路提取提供了新的思路。多尺度几何 变换能够从多方向、多分辨等角度对图像中的轮廓和纹理等方向信息进行稀疏表示，并且 对图像中的线状奇异性具有很强的表征能力。非下采样轮廓波以其良好的性能，获得了较 为广泛的应用。在非下采样轮廓波变换的基础上进行图像去噪、融合、增强、编码等方法均
4取得了较好的效果。将这种思想的多方向，多尺度融合特性于道路的特种征提取中，成为一 种很好的拓展思路。
发明内容
本发明的目的在于克服上述已有技术的缺陷，提出了一种道路中心线定位准确、 道路连续性较好，且无明显裂痕的利用非下采样轮廓波方向场的道路提取方法，以实现对 道路的完整提取。为实现上述目的，本发明包括如下步骤(1)对输入图像c进行非下采样轮廓波变换，变换分解为三层，其中每层的方向个 数均为4，并设变换后的第d层的第k个方向子带为x〗，k= l，2，3，4，d= 1，2，3 ；(2)对方向子带χ〗的方向性进行如下修正2.1)叠加三层子带中同一方向的方向子带，得到方向增强矩阵fk，即
^ — H- λ*2 ；2. 2)估计方向增强矩阵fk的方向场矩阵dfk，保留dfk中无方向的矩阵系数的坐 标，返回到方向子带 <，将保留的坐标处系数置0，得到修正后方向子带/》k=l，2，3， 4，d = 1,2,3 ；(3)根据尺度相关性对修正后方向子带/)进行噪声和背景抑制；(4)重复步骤(2)_(3)，对每一层系数子带进行处理，得到修正后的方向子带/’$,k =1,2,3,4, d = 1,2,3 ；(5)对每层修正后的方向子带ζ，选取最大系数作为像素点在该层的特征 ν, = max{/ ‘kd\k = 1,2,3,4}，将各层所得的特征叠加，并进行非极大抑制，得 到道路提取初步结果M，道路以道路片段储存；(6)对道路提取的初步结果M进行如下后处理，得到更新后的道路提取结果M'6a)根据道路长度特性，去掉道路提取初步结果M中长度小于8的片段；6b)由方向特性和道路灰度特征去除初步结果M中的伪道路片段；6c)计算初步结果M中剩余的道路片段的曲率Sj _9] S〗=Jq2Jq2yr，其中为剩余的道路片段曲率Sj的横坐标曲率估计值，Qyr为剩余的道路片段的 曲率SjW纵坐标曲率估计值；6d)将初步结果M中剩余的道路片段的曲率Sj的均值记为HiSj,方差记为(!Sj,若 !1^>0.3且0^> 1.15，则将该曲率SjK对应的片段置零；未置零片段记为segj，j = 1...J'，J'为未被置零的片段个数，得到更新后的道路提取结果M'；(7)估计更新后道路提取结果M'的方向场M' d，根据方向场M' d求出每个未置 零片段Seg^的方向Sdp并按照S+方向进行道路链接，得到最终的道路提取结果。本发明与现有的技术相比具有以下优点1.本发明由于利用方向性模板对方向子带进行修正，增强了具备方向性的道路与 不具备方向性的背景之间的差异，提高了提取道路片段的准确度；2.本发明由于利用尺度相关性修正方向子带，较好的抑制了噪点和背景，更好的
5突出了道路信息，提高了提取道路片段的准确度； 3.本发明由于计算了道路方向模板，并根据道路方向模板进行道路链接，大大提 高了道路链接的准确性，使得道路连续性良好，道路提取结果完整。
图1是本发明的流程图2是一个像素处的8个脊线方向图3是本发明使用的输入图像；
图4是用本发明分解的某一方向子带图5是对图4经过方向性修正后的图6是对图5经过尺度相关修正后的图7是用本发明在方向特性链接之前的提取结果图8是用本发明得到的图7的方向特性图O
图9是用本发明提取的结果仿真图10是本发明中未加入方向修正时的道將$提取的提取结果仿真图11是本发明中未加入尺度相关的的道將$提取的提取结果仿真图12是本发明中未使用方向特性进行道路链接的提取结果仿真图。
具体实施例方式参照附图1，本发明利用非下采样轮廓波方向场的道路提取方法，包括如下步骤步骤1，对输入图像c进行非下采样轮廓波变换。将如图3所示的图像c作为输入，对该输入图像做非下采样轮廓波变换，变换分解 为三层，其中每层的方向分解个数均为4，并设变换后的第d层第k个方向子带为xkd, Λ = 1,2,3,4, d = l,2,3;当k = 1，d = 3时，方向子带χ丨的特征图如图4所示。步骤2，对子带χ〗进行方向性修正。2. 1)将变换分解中各层子带同一方向的方向子带χ , 进行叠加，得到方向增强 矩阵2. 2)估计方向增强矩阵fk的方向场根据图2，将方向模板分为8个方向，若矩阵的系数具有方向性，则方向值为0-7， 否则为8 ；按此方法估计fk，得到其方向场矩阵dfk ；将dfk中值为8即矩阵无方向系数的坐 标保留，返回到中，分别将该坐标处的方向子带系数置零，得到修正后方向子带/》k =1,2,3,4, d = l，2，3;ik= l,d = 2时，修正后方向子带/丨的特征图如图5所示。步骤3，尺度相关处理。3. 1)尺度内相关对修正后方向子带/〗的每个系数，计算以系数Jk为中心的3X3邻域均值，记为,仇)=伃(二》>0.8><4⑷；3. 2)尺度间相关定义相关量Conk为相邻子带同一空间位置上系数的乘积，即
权利要求
一种利用非下采样轮廓波的道路提取方法，包括如下步骤(1)对输入图像c进行非下采样轮廓波变换，变换分解为三层，其中每层的方向个数均为4，并设变换后的第d层的第k个方向子带为k＝1，2，3，4，d＝1，2，3；(2)对方向子带的方向性进行如下修正2.1)叠加三层子带中同一方向的方向子带，得到方向增强矩阵fk，即 <mrow><msup> <mi>f</mi> <mi>k</mi></msup><mo>=</mo><msubsup> <mi>x</mi> <mn>1</mn> <mi>k</mi></msubsup><mo>+</mo><msubsup> <mi>x</mi> <mn>2</mn> <mi>k</mi></msubsup><mo>+</mo><msubsup> <mi>x</mi> <mn>3</mn> <mi>k</mi></msubsup><mo>;</mo> </mrow>2.2)估计方向增强矩阵fk的方向场矩阵dfk，保留dfk中无方向的矩阵系数的坐标，返回到方向子带将保留的坐标处系数置0，得到修正后方向子带k＝1，2，3，4，d＝1，2，3；(3)根据尺度相关性对修正后方向子带进行噪声和背景抑制；(4)重复步骤(2) (3)，对每一层系数子带进行处理，得到修正后的方向子带k＝1，2，3，4，d＝1，2，3；(5)对每层修正后的方向子带选取最大系数作为像素点在该层的特征将各层所得的特征叠加，并进行非极大抑制，得到道路提取初步结果M，道路以道路片段储存；(6)对道路提取的初步结果M进行如下后处理，得到更新后的道路提取结果M′6a)根据道路长度特性，去掉道路提取初步结果M中长度小于8的片段；6b)由方向特性和道路灰度特征去除初步结果M中的伪道路片段；6c)计算初步结果M中剩余的道路片段的曲率Sj <mrow><msub> <mi>S</mi> <mi>j</mi></msub><mo>=</mo><msqrt> <msup><msub> <mi>qx</mi> <mi>r</mi></msub><mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup><msub> <mi>qy</mi> <mi>r</mi></msub><mn>2</mn> </msup></msqrt><mo>,</mo> </mrow>其中qxr为剩余的道路片段曲率sj的横坐标曲率估计值，qyr为剩余的道路片段的曲率Sj的纵坐标曲率估计值；6d)将初步结果M中剩余的道路片段的曲率Sj的均值记为mSj，方差记为dSj，若mSj＞0.3且dSj＞1.15，则将该曲率Sj所对应的片段置零；未置零片段记为segj，j＝1...J′，J′为未被置零的片段个数，得到更新后的道路提取结果M′；(7)估计更新后道路提取结果M′的方向场M′d，根据方向场M′d求出每个未置零片段segj的方向sdj，并按照sdj方向进行道路链接，得到最终的道路提取结果。FDA0000031632370000011.tif,FDA0000031632370000012.tif,FDA0000031632370000014.tif,FDA0000031632370000015.tif,FDA0000031632370000016.tif,FDA0000031632370000017.tif,FDA0000031632370000018.tif,FDA0000031632370000019.tif
2.根据权利要求1的利用非下采样轮廓波方向场的道路提取方法，其特征在于步骤 (3)所述的根据尺度相关性对修正后方向子带/)进行噪声和背景抑制，按如下步骤进行3a)对修正后方向子带/〗的每个系数，计算以系数为中心的3X3邻域均值，记 为，当/》⑷>0.8x《⑷时，保留系数，否则令/d% = 0;3b)定义相邻子带同一空间位置上系数乘积为相关量C0nk，Cw/=]"[；/〗，L是计算乘积的尺度个数，取L = 2，将/)与Conk进行比较，保留相关量较大的系数。
3.根据权利要求1的利用非下采样轮廓波方向场的道路提取方法，其特征在于步骤 (7)所述的按照S+方向进行道路链接，按如下步骤进行7a)计算处理后的道路提取结果M'的方向场矩阵，记为M' d，从M' d提取与每个片 段Segj相对应位置的方向场矩阵系数值，取其均值记为Sdj,称Sdj为道路片段Segj的方向，j = 1...J'，J'为未被置零的片段个数；7b)对于任两个道路片段紹仏和Segp’p,qcj，从seg,的端点开始遍历，计算seg,上每 一点与道路片段segp的一个端点的距离Dw，Dw =+{yw-yp)2,Xw和分别代表seg,上第w点的横坐标和纵坐标，w =
全文摘要
本发明公开了一种利用非下采样轮廓波方向场的道路提取方法，主要克服遥感图像原始道路提取方法中道路提取不完整以及道路错误链接或链接不完全的缺点，其实现过程是(1)对输入的遥感图像进行NSCT变换，得到需处理的方向子带；(2)估计方向子带的方向场，做方向性子带修正；(3)对处理后方向子带进行尺度相关处理；(4)道路初步提取；(5)根据道路长度、方向、形状特性对道路初步提取结果进行后处理；(5)根据道路片段方向场特性及道路相互特点，进行道路片段链接。本发明能很好的提取遥感图像较模糊的道路特征，并去除了非道路信息的干扰，且提取结果较为准确，可用于遥感图像的道路提取应用中。
文档编号G06T7/00GK101976443SQ20101053874
公开日2011年2月16日 申请日期2010年11月9日 优先权日2010年11月9日
发明者侯彪, 尚荣华, 朱丹, 焦李成, 王桂婷, 王爽, 钟桦, 马文萍 申请人:西安电子科技大学