光学遥感影像道路提取的方法综述(4)
式中,u为平滑参数,用于调整被积函数中均衡条件,?2为拉普拉斯算子。唐伟和赵书河(2011)将分水岭获取的道路初始轮廓作为GVF Snake模型初值,经差分迭代过程完成道路轮廓提取。其中GVF Snake 模型优势在于不仅可分割凹陷边界,而且能够更好地抑制噪声。为了减少人工设定初始轮廓工作量,王峰萍等(2017)利用几何和辐射特征构建影像显著图,将显著图中的极大值点视为GVF Snake 的初始种子点,以此进行迭代求解,完成对道路轮廓的逼近。
考虑到初始轮廓位置要求严格的问题,Rochery 等(2006)在传统Snake 模型基础上,提出了Quadratic Snake模型,该模型能够降低对初始轮廓位置的依赖性,但是计算量也随之增大。Nakaguro 等(2011)利用Quadratic Snake 模型提取道路轮廓时发现,一些封闭的道路网和断裂道路网难以提取,因而提出了双Quadratic Snake 模型。该模型由覆盖整个道路网的Shrinking Snake 模型和道路封闭区域内部的Growing Snake 模型构成,结果表明两种模型结合可以有效地提取类似于环路的封闭道路。
(2)水平集。水平集LS (Level Set)法是由Osher和Sethian (1988)首次提出,是处理闭合曲线随时间发生形变中几何拓扑变换的有效工具。水平集方法将随时间变化的平面闭合曲线嵌入3维空间曲面φ(x,y)中,隐含地将曲线表达为该曲面的一条等值线,然后通过曲面的演化来实现道路轮廓提取。水平集函数φ(x,y)满足
式中,φt为水平集函数,描述t时刻的曲面状态;表示的φ的梯度范数;F为曲线法线方向的运动速度。但是在LS 法演化过程中,水平集函数会发生震荡,从而导致最终结果偏离真实值。如果重新对函数初始化,又会导致运算效率降低。因此,Sethian(1996)提出使用快速行进算法FM(Fast Marching)来解决这一问题。假设T(x,y)为曲面零水平集到达点(x,y)的时间,F为曲线法向运动速度函数,时间函数T满足Eikonal方程
不难看出:到达时间的梯度范数与传播方向的速度成反比。差分求解后发现,FM 算法边界传播方向是从T较小的点流向T较大的点。吴学文和徐涵秋(2010)基于道路影像的梯度、光谱和纹理特征,结合式(4)重新构建速度函数,用FM法从高分辨率遥感影像中快速提取道路。
相对于规则模板,可变模板更适宜于几何、辐射特征发生突变的道路边缘轮廓提取。例如由于遮挡导致道路边缘缺失,路面标识、两侧行树阴影使得路面辐射信息不再具有规律性。但是可变模板道路提取的精度与初始轮廓点的设定、路面边缘的显著程度有直接关系。针对模板匹配的两种方法,如表2所示为本文给出的不同类型模板对比表。
表2 不同类型模板匹配方法对比Table 2 Comparison of different types of template matching methods模板类型规则模板可变模板优点人机交互简单易行,计算量小,稳定性高适应边缘不完整、路面辐射信息不够规律的道路影像缺点易受辐射、几何特征变换影响计算量大,对初始设定参数要求高
3.2 知识驱动方法
如图5所示为知识驱动道路提取方法流程,可以看到知识驱动方法通过生成与道路相关的知识模型,着重建立知识与影像处理结果间的假设检验模型,从而达到利用知识进行道路提取的目的。本文根据知识与道路的关系,将知识分为几何知识、上下文知识和辅助知识。
图5 知识驱动方法道路提取流程Fig.5 Process of knowledge-based road extraction
3.2.1 几何知识
基于几何知识的道路提取方法是相关研究的热点之一,具体表现在:
(1)平行边缘。道路具有明显的双边缘特征,因此Treash 和Amaratunga (2000)将道路视为一种平行边缘,采取边缘提取的方法检测道路。王文锋等(2012)利用道路平行边缘的特点,提出了交叉点共线约束的8 邻域边界追踪算法和9 像素滑动窗口内直线检测算法,在此基础上通过分析连续线条结构及方向编码规律,以此利用主元分析及方向一致性判别准则进行平行特征识别,并将这一方法应用于道路提取领域。平行边缘方法简单易行,但该方法的缺点在于对道路边缘模糊、遮挡等问题敏感。
(2)长度较大线段。Shao 等(2011)将道路视为一种线条边缘,并通过区域极值的分析确定了航空影像道路线。Pudaruth (2016)利用多角度模板提取影像中的线段信息,通过删除长度不满足要求的线段,连接线段及光谱滤波等操作,将多角度模板提取的线段连接起来构成道路网。Liu等(2017)对Radon方法进行线性变换,利用字典学习统计线段峰值,结果表明该方法可有效提高直线化道路提取的效率。
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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