基于哈夫变换的遥感图像中交通枢纽目标识别方法

摘要

本发明公开了一种基于哈夫变换的遥感图像中交通枢纽目标识别方法，用于解决现有的遥感图像中目标识别方法识别效果差的技术问题。技术方案是对输入图像进行滤波，分割，腐蚀，膨胀，轮廓提取等预处理，然后用哈夫变换检测道路边缘的直线段或近似直线段，完成道路的识别，节约了时间和空间，提高了效率。基于哈夫变换的道路枢纽目标识别方法直接通过求直线的交点，然后用用囊括最多交点的矩形来标识道路交叉口，避开了错综复杂的立交桥道路方向多变性引起的交叉点候选区错定位，不需要求交叉点的特征向量加以证实。基于哈夫变换的道路枢纽目标识别方法简单，能较好的检测出遥感图像中的交通枢纽目标，尤其是错综复杂的立交桥交通枢纽目标。

主权项

一种基于哈夫变换的遥感图像中交通枢纽目标识别方法，其特征在于包括已写步骤：(a)采用高斯模板卷积，对遥感图像进行滤波处理，平滑去噪；(b)对于高斯滤波后的图像采用Otsu算法进行二值化，对得到的二值图像进行标记和消除小区域、形态滤波以及提取道路轮廓；(c)Hough变换映射关系表达为：ρ＝xcosθ+ysinθ，ρ≥0，0≤θ＜2π             (1)式中，ρ是1到原点的距离，θ是ρ与x轴的夹角；(1)将参数空间量化成m×n个单元，并设置累加器矩阵Qm×n，m为θ的等份数，n为θ的等份数；(2)给参数空间中的每个单元分配一个累加器Q(i，j)，并置累加器的初始值为零；(3)取出二维空间直角坐标系中的点(xi+yj)代入式(1)，并以量化后的θ值计算出ρ；(4)在参数空间内将ρ和θ所对应的累加器单元加1，即Q(i，j)＝Q(i，j)+1.(5)经过步骤(3)和步骤(4)两步遍历完直角坐标系中的所有点，如果两条直线的θ角之差小于所设定的阈值参数，认为这两条直线是平行的，并记录此直线段的始端点坐标和末端点坐标；(d)由直线的极坐标形式：r1＝xcosθ1+ysinθ1 r2＝xcosθ2+ysinθ2导出直角坐标系中直线的交点坐标为： x = r 1 sin θ 2 - r 2 sin θ 1 cos θ 1 sin θ 2 - cos θ 2 sin θ 1 - - - ( 2 ) y = r 1 cos θ 2 - r 2 cos θ 1 sin θ 1 cos θ 2 - sin θ 2 cos θ 1 - - - ( 3 ) 依次对图像中每两条直线求交点，然后依次遍历每个交点，两个交点距离较近，即两交点的水平坐标和垂直坐标之差的绝对值小于设定阈值σ，两交点取其水平和垂直坐标较大的分别作为矩形框宽和高的一半；如果矩形框的宽度和长度小于σ/2，去除此矩形框；然后按照相应的宽度和长度画出矩形框；将原遥感图像中所有矩形框区域以外的像素点乘以一个缩小参数μ，矩形框所标定交通枢纽区域内像素点都乘以一个增大系数η。