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    一種基于區(qū)域生長(zhǎng)的高分辨率遙感影像道路提取方法

    2015-03-02 12:02:05李建飛
    軟件導(dǎo)刊 2015年1期
    關(guān)鍵詞:光譜信息

    摘要:隨著遙感影像分辨率的提高,從高分辨率遙感影像中進(jìn)行道路網(wǎng)提取,可以為交通信息提供瞬時(shí)、準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù),為交通規(guī)劃提供極大的幫助。提出利用高分辨率遙感影像中道路的光譜信息特征提取路網(wǎng)的方法??紤]到高分辨率遙感影像光譜信息的復(fù)雜性,首先對(duì)遙感影像光譜信息進(jìn)行K均值聚類,實(shí)現(xiàn)道路類和非道路類分離;同時(shí),獲取區(qū)域生長(zhǎng)的判決條件和判斷閾值,然后在道路類上運(yùn)用區(qū)域生長(zhǎng)的方法提取路網(wǎng);最后,運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等處理優(yōu)化路網(wǎng)。實(shí)驗(yàn)證明,該方法從高分辨率遙感影像提取路網(wǎng)有較高的準(zhǔn)確度和適用性。

    關(guān)鍵詞:高分辨率遙感影像;光譜信息;道路提??;K均值;區(qū)域生長(zhǎng)

    DOIDOI:10.11907/rjdk.143740

    中圖分類號(hào):TP301

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào)文章編號(hào):16727800(2015)001002703

    基金項(xiàng)目基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61170102;61350011);交通運(yùn)輸部重點(diǎn)項(xiàng)目(2012-364-208-802-2);湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11JJ3070);湖南省自然科學(xué)基金重點(diǎn)課題(12JJ2036);湖南省自然科學(xué)基金面上課題(14JJ2115);湖南省教育廳科研項(xiàng)目(12A039);湖南工業(yè)大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目(CX1404)

    作者簡(jiǎn)介作者簡(jiǎn)介:李建飛(1989-),男,河南上蔡人,湖南工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信學(xué)院碩士研究生,研究方向?yàn)檫b感影像處理;文志強(qiáng)(1973-),男, 湖南湘鄉(xiāng)人,博士, 湖南工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信學(xué)院副教授、 碩士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)閳D像處理、模式識(shí)別。

    0 引言

    高分辨率遙感影像具有覆蓋范圍大、信息客觀真實(shí)、成本低、獲取方便等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用。隨著分辨率的提高,遙感影像所包含的信息更加豐富、詳細(xì),這為使用高分辨率遙感影像監(jiān)測(cè)地表環(huán)境和人類活動(dòng)提供了基礎(chǔ)[1]。

    基于遙感影像的道路提取,一直受到學(xué)者的關(guān)注?,F(xiàn)有研究主要運(yùn)用光譜、紋理等特征來提取道路。如邊緣連接法,利用光譜差異提取道路邊緣[2];數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)提取法,根據(jù)光譜信息,運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)相關(guān)原理提取道路網(wǎng)[3];基于形態(tài)分割的方法[4]等。隨著分辨率的提高,光譜信息越來越復(fù)雜,道路上的車輛、道路兩邊的建筑物等投影對(duì)道路造成很大的干擾。因此,單憑一種方法從高分辨率遙感影像提取路網(wǎng)有一定的難度,路網(wǎng)的完整性難以保證。

    本文在運(yùn)用高分辨率遙感影像光譜信息的基礎(chǔ)上,利用 kmeans與區(qū)域生長(zhǎng)結(jié)合提取路網(wǎng)。運(yùn)用kmeans聚類將道路與非道路分離,并獲取道路類的質(zhì)心和道路類中所有像素點(diǎn)對(duì)與質(zhì)心的標(biāo)準(zhǔn)偏差,其質(zhì)心作為區(qū)域生長(zhǎng)的判決值,標(biāo)準(zhǔn)偏差作為區(qū)域生長(zhǎng)判斷閾值。種子點(diǎn)在人工干預(yù)下在道路類中選擇,并在道路類中進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)提取道路網(wǎng)。

    1 提取道路方法

    1.1 道路基本特性

    高分辨率遙感影像中的道路包含以下基本特性[5]:①主干路、次干路、支路的是相互連通的;②每一條道路段路面寬度以及其路面內(nèi)光譜特性基本一致;③由于路面護(hù)欄、分道線、車輪線、交通線等影響,使得道路面的灰度分布不均勻。

    1.2 道路提取方法

    本文采用kmeans聚類分離出道路類;然后在在道路類中采用區(qū)域生長(zhǎng)提取路網(wǎng);最后經(jīng)過噪聲去除、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理以及細(xì)化等處理實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)的優(yōu)化。本文研究的路網(wǎng)提取流程如圖1所示。

    圖2是在kmeans基礎(chǔ)上進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)的算法流程圖,該算法具體說明如下:

    第一步:對(duì)影像進(jìn)行K均值聚類,將道路和非道路及其它分為K類。K值的選擇是關(guān)鍵的一步,K值直接關(guān)系著道路類是否分完整;由K值的大小設(shè)置其初始中心值,這樣能提高算法的收斂速度。設(shè)像素點(diǎn)到類中心的距離為D(像素值之間的距離),其步驟如下:

    圖1 路網(wǎng)提取流程

    圖2 算法流程

    (1)將類的初始中心設(shè)置為{{0,0,0},{255/(K-1),255/(K-1),255/(K-1)},{2*255/(K-1),2*255/(K-1),2*255/(K-1)},……,{255,255,255}}。

    (2)在第n次迭代中,對(duì)所有的點(diǎn)求到每個(gè)中心的歐氏距離D,將該點(diǎn)歸到距離最短的中心所在的類中。

    (3)利用求均值的方法求出中心值,進(jìn)而更新該類的中心值。

    (4)對(duì)于每個(gè)聚類中心,利用(2)和(3)的迭代法更新后,中心值保持不變,迭代結(jié)束。

    實(shí)驗(yàn)中計(jì)算像素點(diǎn)到類中心的歐氏距離: 其中R、G、B分別代表3個(gè)通道的像素值。

    D=(R1-R2)2+(G1-G2)2+(B1-B2)2(1)

    實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證如圖3所示,對(duì)于本圖K=3聚類效果較好,為下一步區(qū)域生長(zhǎng)提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

    第二步:聚類結(jié)束后,將道路類的中心作為區(qū)域生長(zhǎng)的判斷條件,求出道路類中的像素的灰度值與中心點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)偏差Saj,作為區(qū)域生長(zhǎng)判斷的閾值。采用標(biāo)準(zhǔn)偏差作為閾值,當(dāng)?shù)缆伏c(diǎn)比較少時(shí),標(biāo)準(zhǔn)偏差比標(biāo)準(zhǔn)差更能反映對(duì)中心點(diǎn)的偏離度;當(dāng)?shù)缆伏c(diǎn)相對(duì)較多時(shí),標(biāo)準(zhǔn)偏差和標(biāo)準(zhǔn)差的值相當(dāng),故標(biāo)準(zhǔn)偏差更能準(zhǔn)確評(píng)估某一點(diǎn)對(duì)于道路類質(zhì)點(diǎn)的偏離度,能更好地判斷是否隸屬于道路點(diǎn)。其中,a=B,G,R,j為屬于道路的類的個(gè)數(shù), n的值為道路這一類中包含像素個(gè)數(shù)。

    區(qū)域生長(zhǎng)法是一種被廣泛使用的經(jīng)典方法,其空間和時(shí)間開銷都比較大。為了實(shí)現(xiàn)快速提取路網(wǎng),選擇在道路類中進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng),初始種子點(diǎn)選擇在道路類中的一點(diǎn)。道路點(diǎn)的判斷正確與否直接關(guān)系著路網(wǎng)的完整性,本文采用式(4)來判斷,設(shè)影像道路上某一點(diǎn)P0,其光譜值為P0a。區(qū)域生長(zhǎng)步驟如下:

    (1)在圖像道路類中各個(gè)類順序掃描,找到一個(gè)還沒有歸屬的像素點(diǎn)P1。

    (2)以P1為中心,考慮到P1的4鄰域像素Pi,如果P1滿足生長(zhǎng)準(zhǔn)則式(4),則將Pi與P1合并,同時(shí)將Pi壓入堆棧。

    (3)從堆棧中取出一個(gè)像素,把它作為P1,返回步驟(2)。

    (4)當(dāng)堆棧為空時(shí),返回步驟(1)。

    (5)重復(fù)步驟Step1-Step4直到圖像中道路所有類中的每一個(gè)點(diǎn)都有歸屬時(shí),生長(zhǎng)則結(jié)束。

    2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    用某城市的高分辨率遙感影像驗(yàn)證本文提出的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4,其中原始影像尺寸800*780;圖4(a)通過kmeans聚類后的圖像,道路類與非道路類分離出來;圖4(b)在kmeans類的基礎(chǔ)上在原圖上進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng),效果不是很理想;圖4(c)區(qū)域生長(zhǎng)后,噪聲去除,但路網(wǎng)還有較多斷裂;圖4(d)通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理,斷裂處連接和內(nèi)部斑點(diǎn)消除。

    為驗(yàn)證算法的適用性,與經(jīng)典區(qū)域生長(zhǎng)相比較。選取某郊區(qū)的圖像(見圖5(a))作試驗(yàn),運(yùn)行結(jié)果如圖5(b)、(c)、(d)所示。

    為評(píng)估道路提取的效果,采用人工判讀定義參考圖6,并參考文獻(xiàn)[69]作下列統(tǒng)計(jì):①參考道路長(zhǎng)度;②檢出道路長(zhǎng)度;③檢出的錯(cuò)誤道路長(zhǎng)度。采用以下3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估路網(wǎng),檢測(cè)率PD=檢出的正確道路長(zhǎng)度/參考道路長(zhǎng)度;虛警率PF=檢出的錯(cuò)誤道路長(zhǎng)度/參考道路長(zhǎng)度;檢測(cè)質(zhì)量θ=檢出的正確道路長(zhǎng)度/(參考道路中未檢測(cè)出的長(zhǎng)度+檢出的道路長(zhǎng)度),得到表1數(shù)據(jù)。

    由表1可以看出,運(yùn)用本文算法提取的道路,在檢測(cè)率上,不論是郊區(qū)還是城區(qū)道路都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于經(jīng)典算法;在虛警率上,不論是郊區(qū)還是城市道路都遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于經(jīng)典算法;重要評(píng)價(jià)參數(shù)檢測(cè)質(zhì)量θ,本文算法在郊區(qū)道路上θ=91.20%、城區(qū)道路θ=85.66%,而經(jīng)典算法在這兩種道路上的θ分別為70.02%、73.67%。本文算法不論是城市道路還是郊區(qū)道路都明顯優(yōu)于經(jīng)典區(qū)域生長(zhǎng)算法。

    3 結(jié)語

    本文提出了一種從高分辨率遙感影像中提取路網(wǎng)的方法。該方法是利用遙感影像的光譜特性,先對(duì)其kmeans聚類,得到道路類與非道路類。在此基礎(chǔ)上利用區(qū)域生長(zhǎng)方法提取道路網(wǎng),比單純利用區(qū)域生長(zhǎng)精度更高。

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