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基于衛星數據的路上橋梁提取方法研究

2018-10-26 10:59:34田暢飛
科技資訊 2018年15期

田暢飛

摘 要:本文提出了一種針對高分辨率遙感影像上路上橋梁的提取方法。通過沿道路骨架線對路域范圍內的影像進行邊緣檢測,對檢測出的二值化邊緣結果進行矢量化,去除道路兩邊的防護帶、道路上的車輛、道路綠化帶、交通標志線等的干擾,并利用橋梁本身陰影干擾的去除等確定路上橋梁平行邊。利用路上橋梁的特征對檢測出的橋梁進行定位,獲取到橋梁位置、長度、寬度、方位等信息。對韶山Pleiades影像做實驗進行驗證,結果表明本文算法對路上橋梁目標的提取是非常有效的。

關鍵詞:目標識別 高分辨率遙感影像 路上橋梁 邊緣檢測

中圖分類號:S975 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2018)05(c)-0065-02

橋梁是重要的人工建筑之一,它的檢測和識別,對于GIS數據獲取、地圖更新及橋梁建設輔助監管都有非常重要的意義。橋梁分為水上橋梁和路上橋梁。目前已有算法大都是針對水上橋梁目標進行的,這些算法主要采用自上而下的知識驅動的識別方法,即先利用先驗知識建立識別目標的模型,根據假設有目的性地進行分割、標記和特征提取,然后再進行進一步的目標檢測[1]。這些算法對于高分辨率影像上路上橋梁的提取有一定的參考意義,但道路上的橋梁其圖像的地表情況復雜多變,建筑物、道路兩邊的防護帶、道路上的車輛、道路綠化帶、交通標志線、標志牌、廣告牌等因素都會干擾橋梁的提取,目前還沒有一套針對于道路上橋梁提取的完善算法。

1 路上橋梁識別的特征分析

為有效地識別出遙感影像中的路上橋梁目標,其關鍵在于如何提取出路上橋梁在遙感圖像中所表現出來的特征[2]。總結得出路上橋梁主要有如下特征:(1)橋身懸空,除支撐的橋墩、拉索外,橋身與地面其他物體沒有接觸,在影像上呈現的就是橋身和周圍區域具有明顯的邊緣分界線,即使是上下兩條公路間的立交橋在交匯處也由于光照的影響存在明暗差別。(2)橋梁內部灰度值基本上沒有大的變化,具有局部平均性,整體橋梁的灰度變化也不大,具有同一性[2]。(3)橋梁在影像上成像的形狀為長矩形,有一對與道路相交但不一定垂直于道路的近似平行邊。(4)橋梁表現在高分影像上具有一定的寬度, 一般為幾個像素。(5)橫跨在道路上。其中(1)和(2)是路上橋梁的輻射特征,(3)和(4)是路上橋梁的幾何特征,(5)是路上橋梁的功能特征。充分利用這些特征,針對性地制定不同準則,提出一種合理的路上橋梁的提取方法。

2 路上橋梁識別算法及實現

本文針對高分辨率可見光影像的成像特點及其分辨率以及路上橋梁目標的主要特征, 提出了一種基于多元信息的道路上橋梁的提取方法。首先取一定大小的滑動窗口跟蹤道路骨架線進行Canny邊緣檢測,檢測出路域范圍內的邊緣信息。然后對檢測出來的邊緣進行矢量化,得到矢量線集合,再利用準則去除無效線段,最后檢測橋梁平行線,識別橋梁目標,確定橋梁的各參數。算法的總體框架如圖1所示。

2.1 邊緣檢測

圖像的邊線是圖像的最基本的特征。橋梁最顯著的特征是有一對平行線。本文嘗試從邊緣檢測入手來分析確定橋身的外邊緣線。邊緣通常是利用一階、二階導數來計算亮度值的突變性進行檢測,Sobel、Roberts、LOG和Canny等是主流的計算亮度值突變性的算子。

道路上的橋梁多與道路的對比度不高,邊緣相對較弱。相比于Sobel、Roberts、LOG,Canny邊緣檢測采用高低閾值來提取邊緣,然后把高閾值圖像中的邊緣連接成輪廓,當連接時到達輪廓的端點時,在低閾值圖像上找可以連接的邊緣,不斷收集,直到所有的間隙連接起來為止。Canny算子能夠準確定位橋梁邊緣線突變信號。因此,選定Canny算子作為本文的邊緣檢測算子。

為避免影響上道路以外的建筑物、植被、水系等的影響,又因為路上橋梁位于路域范圍內,我們可以通過滑動窗口法跟蹤已有的道路矢量數據,對路域范圍內的圖像進行邊緣檢測。為保證路上橋梁能夠被完全檢測出來,這里滑動窗口的長寬為1.5倍的道路寬度。這樣既進一步約束橋梁檢測的范圍,更快速準確地檢測出橋梁邊緣。

2.2 邊緣矢量化

為了更好地分析橋梁的幾何特征線可以將二值化的邊緣圖像進行矢量化,得到一系列的邊緣矢量線,為后面無效線段的去除、橋梁線的直線擬合等提供邊緣線段的邊緣點集合。本文的邊緣矢量化是基于ArcGIS Engine的開發環境,利用開發中的GP工具,對檢測出的邊緣二值化影像進行矢量化,得到對應的矢量文件。

2.3 無效線段去除

路域范圍內的影像地物類型比較復雜,在邊緣提取之后, 會得到大量的干擾路上橋梁識別的無效邊緣線條, 因此在檢測橋梁平行線檢測之前必須去掉那些影響橋梁檢測的無效線段。具體的干擾因素有車輛、樹木、交通標志線、標志牌、廣告牌、個別橋梁上的欄桿、橋梁自身的陰影等。

2.4 檢測平行邊

通過無效線段的刪除,我們獲得潛在的橋梁平行線段,但這些線中可能還存在虛景,因此在識別之前需對已獲得的邊緣線進行進一步證實。由于橋梁的兩條邊緣表現的并不是理想的平行線,且橋梁具有一定的寬度,因此可以通過提取一定范圍內近似平行的邊緣直線段,進行虛景的進一步剔除。

2.5 橋梁識別

經過無效線段的去除后,可以對橋梁邊線進行配對。從記錄下來的第一條邊緣線開始,相鄰的兩條線可以確定一座橋梁,其與道路中心線的交點分別為B1(x1,y1)和B2(x2,y2)。

(1)橋梁位置的確定:

(1)

(2)橋梁方位的確定:橋梁邊線對的方位角取平均即為橋梁方位。

(3)橋梁寬度的確定:橋梁邊線的斜率求得后,根據橋梁兩邊線的中點,構建兩平行線的直線方程,求兩線之間的距離即為橋梁的寬度。

(4)橋梁長度的確定:橋梁長度的計算原理為以橋梁位置點為起始點,在兩條橋梁邊線之間的圖像上,按照區域的一致性進行生長得到。

3 實驗

本文提出的識別方法在VS2008+ArcGIS Engine環境中實現,圖2為韶山Pleiades遙感影像部分實驗區的識別結果。

4 結語

本文提出一套基于多元信息的高分辨率遙感影像道路上橋梁的提取技術。算法針對橋梁的主要特征,建立橋梁識別的準則方法,以道路區域作為識別區域,沿道路中心線進行檢測。將檢測范圍限制在道路中心線附近,有利于檢測效率和結果的提高;將Canny邊緣檢測后的邊緣進行矢量化,有利于虛景線的刪除計算,快速準確確定橋梁邊緣線。道路上橋梁的識別為地圖提供直接快速的動態更新,為市政規劃等提供輔助性的參考。

參考文獻

[1] 吳皓,劉政凱,張榮.TM圖像中橋梁目標識別方法的研究[J].遙感學報,2003,7(6):478-484.

[2] 吳樊,王超,張紅,等.基于知識的中高分辨率光學衛星遙感影像橋梁目標識別研究[J].電子與信息學報,2006, 28(4):587-591.

[3] 雒濤,鄭喜鳳,丁鐵夫.改進的自適應閾值Canny邊緣檢測[J].光電工程,2009,36(11):106-117.

[4] 邱洪剛,張青蓮,陸紹強.ArcGIS Engine開發從入門到精通[M].北京:人民郵電出版社,2010:184-188.

[5] 李桂芹,尹東薛,晨榮.基于區域生長的道路和橋梁識別方法的研究[J].計算機工程與應用,2007,43(16):216-218.

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