发明名称 SAR图像快速桥梁检测方法
摘要 本发明公开了一种SAR图像快速桥梁检测方法,主要解决现有技术桥梁检测速度慢的问题,其实现步骤是:(1)选用Daubechies5小波对输入的SAR图像进行小波分解;(2)在低频子图像中提取水体轮廓信息,确定低频子图像中的潜在桥梁区域;(3)将低频子图像中的潜在桥梁区域利用坐标映射公式映射到原图坐标系中;(4)对原图像中的潜在桥梁区域进行区域连接;(5)提取原图像潜在桥梁区域中的桥梁特征;(6)根据得到的桥梁特征,判断潜在桥梁区域中的目标是否为桥梁;(7)对存在桥梁的潜在桥梁区域计算其桥梁方向。本发明与同类方法相比,在保证桥梁正确检测率的情况下,减少了运算量,提高了桥梁检测速度,能满足实际应用中对实时性的要求。
申请公布号 CN102270295B 申请公布日期 2013.09.25
申请号 CN201110184073.7 申请日期 2011.07.01
申请人 西安电子科技大学 发明人 刘峥;谢欣;刘钦;谢荣
分类号 G06K9/00(2006.01)I;G06T7/00(2006.01)I 主分类号 G06K9/00(2006.01)I
代理机构 陕西电子工业专利中心 61205 代理人 王品华;朱红星
主权项 1.一种SAR图像快速桥梁检测方法,包括如下步骤:1)选用Daubechies5小波对输入的SAR图像进行小波分解,得到原图像的低频子图像;2)在低频子图像中提取水体轮廓信息,确定潜在桥梁区域,该区域为一矩形区域,四个顶点的坐标表示为(x<sub>min1</sub>,y<sub>min1</sub>),(x<sub>min1</sub>,y<sub>max1</sub>),(x<sub>max1</sub>,y<sub>min1</sub>),(x<sub>max1</sub>,y<sub>max1</sub>);3)将低频子图像中的潜在桥梁区域利用坐标映射公式映射到原图像坐标系中,得到原图像中的潜在桥梁区域,该区域仍为矩形区域,其四个顶点的坐标表示为(x<sub>min2</sub>,y<sub>min2</sub>),(x<sub>min2</sub>,y<sub>max2</sub>),(x<sub>max2</sub>,y<sub>min2</sub>),(x<sub>max2</sub>,y<sub>max2</sub>),对原图像中的潜在桥梁区域进行编号,编号为1、2…N,N为潜在桥梁区域的总个数,坐标映射公式如下:<maths num="0001"><![CDATA[<math><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><msub><mi>x</mi><mrow><mi>min</mi><mn>2</mn></mrow></msub><mo>=</mo><mn>2</mn><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mrow><mi>min</mi><mn>1</mn></mrow></msub><mo>-</mo><mi>f</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>y</mi><mrow><mi>min</mi><mn>2</mn></mrow></msub><mo>=</mo><mn>2</mn><mrow><mo>(</mo><msub><mi>y</mi><mrow><mi>min</mi><mn>1</mn></mrow></msub><mo>-</mo><mi>g</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>x</mi><mrow><mi>max</mi><mn>2</mn></mrow></msub><mo>=</mo><mn>2</mn><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mrow><mi>max</mi><mn>1</mn></mrow></msub><mo>-</mo><mi>f</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>y</mi><mrow><mi>max</mi><mn>2</mn></mrow></msub><mo>=</mo><mn>2</mn><mrow><mo>(</mo><msub><mi>y</mi><mrow><mi>max</mi><mn>1</mn></mrow></msub><mo>-</mo><mi>g</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced></math>]]></maths>其中,f,g分别表示从低频子图像坐标映射到原图像坐标时的x轴,y轴坐标偏移量,f=(2m-m<sub>x</sub>)/2,g=(2n-n<sub>x</sub>)/2,m×n为低频子图像大小,m<sub>x</sub>×n<sub>x</sub>为原图像大小;4)对编号后的N个潜在桥梁区域,按照数学中的组合方法划分为<img file="FDA00002857125800012.GIF" wi="59" he="60" />组,每组中的两个区域编号分别为a和b,分别计算这两个潜在桥梁区域的熵H<sub>a</sub>,H<sub>b</sub>;5)求取划分后每一组中两个区域的斜率k<sub>a</sub>,k<sub>b</sub>以及它们之间的距离s;6)若这两个区域同时满足以下判定条件,则将这两个区域进行连接:H<sub>a</sub>>T<sub>e</sub>且H<sub>b</sub>>T<sub>e</sub>,其中T<sub>e</sub>为熵阈值,根据实验设置为5.2;|k<sub>a</sub>-k<sub>b</sub>|<T<sub>k</sub>,其中T<sub>k</sub>为斜率阈值,设置为0.5;s<T<sub>s</sub>,其中T<sub>s</sub>为距离阈值,设置为5;7)将区域连接后,提取每个潜在桥梁区域中的桥梁目标,根据提取出的桥梁目标更新原图中的矩形潜在桥梁区域,更新后的矩形顶点坐标为(x<sub>min3</sub>,y<sub>min3</sub>),(x<sub>min3</sub>,y<sub>max3</sub>),(x<sub>max3</sub>,y<sub>min3</sub>),(x<sub>max3</sub>,y<sub>max3</sub>),分别提取每一更新后的潜在桥梁区域中桥梁的边缘长度L<sub>e</sub>和桥梁的长度L<sub>b</sub>,并将该潜在桥梁区域以矩形中心为界划分为四个小矩形区域,记左上方矩形区域为A,右上方矩形区域为B,左下方矩形区域为C,右下方矩形区域为D,分别提取每个区域的灰度均值I<sub>A</sub>、I<sub>B</sub>、I<sub>C</sub>和I<sub>D</sub>;所述的提取每一更新后的潜在桥梁区域中桥梁的边缘长度L<sub>e</sub>和桥梁的长度L<sub>b</sub>,按如下步骤进行:(7a)按照从左到右、从下到上的方向搜索更新后的潜在桥梁区域,得到的第一个边缘点即为起始跟踪点(X<sub>q</sub>,Y<sub>q</sub>),记桥梁的起始桥梁边缘长度为0;(7b)以起始跟踪点为中心,采用8方向链码,按照从0到7的方向开始搜索,直到搜索到像素值为1的边缘点,若该边缘点相对于起始跟踪点为1、3、5、7方向,则将桥梁边缘长度更新为起始桥梁边缘长度加上1,若该边缘点相对于起始跟踪点为0、2、4、6方向,则将桥梁边缘长度更新为起始桥梁边缘长度加上<img file="FDA00002857125800022.GIF" wi="85" he="66" />,并将该边缘点作为下一步搜索的起始跟踪点,将更新后的桥梁边缘长度作为下一步搜索的起始桥梁边缘长度;(7c)对新的起始跟踪点和起始桥梁边缘长度,重复步骤(7b),直到得到的新的起始跟踪点与(X<sub>q</sub>,Y<sub>q</sub>)重合,跟踪结束,此时的桥梁边缘长度即为L<sub>e</sub>;(7d)按照如下公式计算桥梁的长度L<sub>b</sub>:<maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>L</mi><mi>b</mi></msub><mo>=</mo><msqrt><msup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>x</mi><mrow><mi>max</mi><mn>3</mn></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mi>x</mi><mrow><mi>min</mi><mn>3</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>+</mo><msup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>y</mi><mrow><mi>max</mi><mn>3</mn></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mi>y</mi><mrow><mi>min</mi><mn>3</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></msqrt></mrow></math>]]></maths>其中,(x<sub>min3</sub>,y<sub>min3</sub>)为更新后的矩形潜在桥梁区域左上角的坐标,(x<sub>max3</sub>,y<sub>max3</sub>)为矩形潜在桥梁区域右下角的坐标;8)根据得到的桥梁特征,判断更新后的潜在桥梁区域中的目标是否为桥梁:若桥梁的长度L<sub>b</sub>∈[8,480]且桥梁的边缘长度L<sub>e</sub><2.9L<sub>b</sub>,则认为该潜在桥梁区域内存在桥梁,反之认为不存在桥梁;9)对存在桥梁的潜在桥梁区域,利用每个区域的灰度均值I<sub>A</sub>、I<sub>B</sub>、I<sub>C</sub>和I<sub>D</sub>计算桥梁的方向:若I<sub>B</sub>>I<sub>A</sub>且I<sub>C</sub>>I<sub>D</sub>,则桥梁为BC对角线方向,计算该方向与水平方向的夹角,即得桥梁方向;若I<sub>A</sub>>I<sub>B</sub>且I<sub>D</sub>>I<sub>C</sub>,则桥梁为AD对角线方向,计算该方向与水平方向的夹角,即得桥梁方向。
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