光学遥感影像道路提取的方法综述(3)
图3 圆形模板提取示例Fig.3 Example of circular template extraction
为解决车辆遮蔽和两侧行树阴影干扰问题,依据障碍物不能完全覆盖道路中轴线思想,林祥国等(2009)提出了T型模板。该模板是由剖面模板和矩形模板构成,两者在匹配跟踪过程中互为补充。如图4(b)所示为本文依据该方法提取的道路中心线(红色),可以发现如图4(a)的GF-2影像中道路上明显存在车辆以及高架桥,T型模板可以有效地解决上述因素导致的测度分析困难问题。但该模板不足之处在于对路面辐射值变化敏感,需要大量的人工种子点,自动化程度并不尽如人意。
图4 T型模板提取示例Fig.4 Example of T-shaped template extraction
(2)测度分析。从物理意义上来说,测度分析主要是依据道路几何辐射特征,由不同侧面来刻画参考模板与待匹配模板间的最优相似性。最小二乘匹配(林祥国等,2009)、欧氏距离(Zhang 等,2011)、互信息(Li 等,2011)等是比较常用的相似性测度模型。例如Kim 等(2004)直接利用矩形模板的灰度信息,采用最小二乘匹配作为测度模型。而Li 等(2011)依据道路辐射分布具有规律性的特点,以互信息方法作为相似性测度,结合边缘点提取结果,完成对模板的匹配。
当路面上出现树荫、车辆时,上述相似性测度会产生较大的匹配误差(曹帆之 等,2016)。Meanshift 方法通过估计给定的中心点附近概率密度,利用自适应步长的方式移动至密度分布局部极值点,可以弥补传统相似性测度对遮挡敏感的缺点。而Meanshift 方法作为一种相似性测度函数(张剑清 等,2010;曹帆之 等,2016;Lv 等,2017),也难以避免受到种子点初始位置、模板大小、路面影像明晰程度等因素的影响。
(3)位置更新。位置更新是由已知参考模板到未知最优模板的递归跟踪过程。早期的跟踪方式以迭代内插方法最为常用(胡翔云等,2002;Miao 等,2014)。例如ERDAS 软件中的Easytrace模块,可通过起始点与终止点的方向约束跟踪完成对道路的提取。两侧设定端点可以约束道路跟踪方向,防止误跟踪问题的发生,但该方式也存在自动化程度低的问题。鉴于此,一些学者尝试直接输入道路点,在道路点双向进行迭代跟踪,完成道路中心线的提取,以此降低人工参与度(Yang 和Zhu,2010;余洁 等,2013)。但双向迭代跟踪的缺点在于难以有效控制跟踪方向,易引发道路误提取的问题。
动态规划跟踪是搜索最佳路径的有效递推方法,可依据预先设定的种子点,直接构造道路种子点之间的代价函数,然后利用动态规划找出那些种子点间的最优路径,从而提取出完整道路网(Gruen 和Li,1997)。例如曹帆之等(2015)将动态规划应用于道路跟踪。Movaghati 等(2010)将扩展卡尔曼滤波与粒子滤波方法结合起来追踪道路,以此降低障碍物的影响。虽然优化方法能够提高道路追踪的稳健性和精度,但当存在路面遮挡问题时,依然难免出现误跟踪问题。
目前规则模板匹配仍是实际工作中道路提取的一种有效方法。该方法通过设定种子点的方式实现人机交互,具有较强的纠错能力,充分地结合了道路几何、光谱及拓扑特征,但近年来具有突出创新性的模板匹配方法不多。
3.1.2 可变模板
Fischler 和Elschlager(1973)首次提出了可变模板的概念。可变模板通常需要人工给出种子点或者初始轮廓,利用迭代求解的方式完成对道路轮廓的提取,其中较为经典的方法包括动态轮廓模型和水平集模型。
(1)动态轮廓模型。动态轮廓模型ACM(Active Contour Model),又被称为Snake模型(Kass等,1988)。该模型将道路影像辐射和几何特征用能量函数表达,通过求解能量函数最小值达到提取道路轮廓的目的。Li 等(2008)为了克服影像中道路强度不均匀性,提出了一种基于区域的Snake 模型。该模型构建了一个局部强度拟合能量表达式,引入一个非负核函数K来描述道路局部邻域的强度信息,其定义如下
式中,σ是比例参数,且σ>0,u表示原始灰度影像。通过核函数引导道路轮廓趋于道路边缘方向运动,应对影像中道路强度不均匀性,并将能量函数与水平集结合,从中导出用于能量最小化的曲线演变方程。
但传统Snake 模型存在无法检测凹形轮廓或具有较高曲率凸形轮廓的问题,并且对初始轮廓位置要求非常严格。针对上述问题,Xu 和Prince(1997)提出了梯度矢量流方法(GVF Snake 模型)。GVF Snake 模型利用梯度矢量流力替换传统Snake 模型中图像力,扩大了外部力的作用范围。假设f(x,y)为影像I(x,y)的初始轮廓,梯度场为?f(x,y),定义GVF Snake能量函数如下
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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