光学遥感影像道路提取的方法综述(2)
(3)拓扑特征:道路具有明显的网状结构,不同交叉路口将多种类型道路连贯起来;
(4)上下文特征:侧重于条件、规则、证据等语义信息对道路的先验或后验判断,即道路和周边地物间存在一定的空间语义关系,可作为道路提取的间接推理标志,例如行树、建筑物、车辆、道路指示牌、分车带等地物与道路间存在非常强烈的伴生关系;
(5)辅助特征。道路作为人造地物,存在较多的相关信息资料,可用于辅助道路判读与提取。例如矢量数据、DSM、轨迹数据、众源数据等。
依据上述特征,如表1所示为不同道路特征在4种方法模型的组合方式。
表1 不同方法特征组合对比Table 1 Comparison of feature combination of different methods方法特征模板匹配辐射特征几何特征拓扑特征知识驱动辐射特征上下文特征辅助特征面向对象辐射特征几何特征深度学习辐射特征
依据上述分类体系,以2012年深度学习方法在ImageNet 挑战赛上大获成功为分水岭(Krizhevsky 等,2012),道路提取方法可分为两个阶段:
(1)传统方法阶段。该阶段道路提取主要是采用模板匹配、知识驱动、面向对象等3种传统方法,时间跨度可从1973年延展至2012年。其中尤以模板匹配方法应用最为广泛,商业软件如Erdas easytrace、Feature Analyst 均是采用这类方法,而面向对象方法可见于eCognition 软件。知识驱动方法由于需要设定不同先验条件,因而商业化程度不高。
(2)深度学习方法阶段。受到深度学习方法在图像分类、物体识别等领域取得突破的启发,从2012年开始,一些学者将深度学习引入到道路提 取 中 来(Brust 等, 2015; Li 等, 2016b;Alshehhi 等,2017;Cheng 等,2017;Zhang 等,2018;刘如意等,2017)。相对于传统方法,深度学习方法提取的道路其精度得到大幅提高,但该类方法目前仍处于实验室阶段,大规模普及实用化尚有待进一步研究。
3 道路提取方法分类
3.1 模板匹配方法
模板匹配方法是道路影像几何、辐射和拓扑特征的综合运用。主要包括以下3个步骤:(1)模板设计。通常模板可以人工或者依据一定规则设定;(2)测度分析。给定目标模板,在限定区域内通过测度函数寻找区域极值;(3)位置更新,即动态更新道路位置。常用的模板包括规则模板和可变模板,两者之间的区别在于规则模板可用圆形、T型、矩形等规则图形刻画。而可变模板是根据初始设定轮廓,通过能量函数迭代而确定最终道路边界,其模板大小形状取决于影像成像过程及目标地物特征。
3.1.1 规则模板匹配
如图1所示为规则模板匹配道路提取流程。可以看到,该流程主要包括模板设计、测度分析、位置更新3个步骤。
图1 规则模板道路提取流程Fig.1 Flowchart of regular template road extraction
(1)模板设计。模板是表达局部道路几何与辐射特征相似性的载体。McKeown 和Denlinger(1988)提出一种基于剖面模板的道路提取方法,该模板大小与道路宽度相关,可提取灰度均值及对比度等参数。Hu 等(2000)基于道路与其边缘“暗—亮—暗”的局部特征,提出二值剖面模板。Leninisha 和Vani(2015)将道路影像视为具有固定宽度的虚拟沟渠,而路面辐射特征则为具有规律性的水体反演值,以此通过剖面迭代分析完成不同类型道路的提取。
由于道路横断面极易受到路面机动车、阴影、路面指示等亮斑或暗斑影响,因此在道路几何特征(局部道路宽度、方向变化概率小)的辅助下,矩形模板(孙晨阳等,2015)由此构建。例如Zhang 等(2011)在道路两侧边缘人工输入3 点,构建矩形模板及相应的宽度、方向信息。Haverkamp(2002)利用多个矩形模板的对比分析,如图2所示以该点为中心建立矩形模板,从水平的方向开始,以一定的角度间隔旋转,形成一组离散的矩形模板,用模板内灰度方差、熵值来描述角度纹理特征ATS (Angular Texture Signature)。
图2 角度纹理模板Fig.2 Angular texture template
矩形模板设计的思想决定了其难以适应曲率较大的弯道,因此Fu 等(2013)提出圆形模板,以道路中心点为模板中心,道路宽度为模板直径。其优势在于具有旋转不变性,如图3所示为本文运用该方法在弯曲道路上的提取道路中心线效果(红色),可以看到当出现连续弯道时,圆形模板可以取得较好地实验结果。针对需要人工设定模板尺寸的问题,连仁包等(2018)提出一种改进的局部形态学梯度图,对人工输入点进行自适应校准,由此构建圆形模板。
文章来源:《光学与光电技术》 网址: http://www.gxygdjs.cn/qikandaodu/2021/0622/593.html
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