基于小波检测和脊线跟踪的道路半自动提取方法

摘要

本发明公开了一种基于小波检测和脊线跟踪的道路半自动提取方法，主要解决现有道路提取方法不能快速准确的提取出曲线状道路的缺点。其过程：首先对高亮干扰区域进行区域生长并进行平滑；然后对待提取区域进行小波边缘检测，得到边缘检测图；再在提取过程中加入中心点校正法；再在边缘检测图中，通过脊线跟踪算法，依据最小方差估计和梯度计算法，计算出道路方向角；最后沿道路方向角逐步提取出道路。本发明具有快速、准确和鲁棒性强的优点，尤其针对曲率变化剧烈的道路，能取得良好的提取效果，可用于地图更新、影像匹配、目标检测、数字测图自动化。

主权项

一种基于小波检测和脊线跟踪的道路半自动提取方法，包括如下步骤：(1)输入遥感图像X，在道路中心线上输入搜索点points和搜索方向点pointd；(2)以搜索点points为中心，生成搜索窗win1，并对搜索窗win1进行区域生长滤波处理；(3)在区域生长滤波处理后的搜索窗win1内，进行基于多尺度融合的小波模极大值边缘检测，得出边缘检测图V；(4)在边缘检测图V中，对搜索点points实现中心点校正，以搜索点points为中心，生成矩形窗口wind，对wind的中点分别取水平、垂直和2条对角线，记录每条线与道路边缘的一对交点，计算每对交点之间的距离，将距离最短的一对交点中心作为校正后的道路搜索点pointe，如果某条线在窗口内与道路中心线只有一个交点或无交点，则排除在外；(5)在边缘检测图V中，以校正后的搜索点pointe为中心生成目标窗win2，在目标窗win2中，采用最小方差估计和梯度计算出脊线角θ`： θ ` = 1 2 arctan ( 2 C B - A ) 其中， A = Σ ( i , j ) ∈ win 2 G y ( i , j ) 2 , B = Σ ( i , j ) ∈ win 2 G x ( i , j ) 2 , C = Σ ( i , j ) ∈ win 2 G x ( i , j ) G y ( i , j ) , Gx、Gy是以sobel算子计算窗口中各点在X方向和Y方向上的梯度，win2是以搜索点pointe为中心的搜索窗，边长为6；θ`的角度范围为 1/4π～1/4π，依据反正切函数arctan(2C/(B A))中分子分母的正负性，对θ`的范围扩充至 1/4π～3/4π，并且借助方向点pointd对θ`进行判定：以搜索点pointe为坐标中心点，若方向点pointd属于 1/4π～3/4π象限，则道路方向角θ＝θ`，否则θ＝θ`+π；(6)以搜索点pointe为中心，沿道路方向角θ以步长n＝4前进，得到新的道路搜索点pointnext，然后返回步骤(2)，以搜索点pointnext替代points，方向点pointd不变，循环计算，直至符合终止条件；(7)搜索终止后，通过人工进行障碍跨越，搜索引导，误判校正处理后，返回步骤(1)，直至获得完整的道路信息后，采用腐蚀膨胀的形态学方法进行道路域连通，输出提取效果图Z