[發明專利]多層次知識驅動的全色遙感影像的道路變化信息提取方法

無效

• 申請號: 200810047264.7
• 申請日: 2008-04-09
• 公開（公告）號: CN101364259A
• 公開（公告）日: 2009-02-11
• 發明（設計）人: 潘勵;鄭宏;王華;邱楓;董明
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06K9/64
• 代理公司: 武漢華旭知識產權事務所
• 代理人: 劉榮

1.一種多層次知識驅動的全色遙感影像的道路變化信息提取方法，其特征在于包括以下步驟：

(1)對近期全色遙感影像進行預處理，預處理操作包括：(a)對全色遙感影像的正射糾正，(b)對正射影像的拼接，(c)根據同區域舊矢量數據范圍，對拼接的正射影像進行裁減，(d)將裁減結果作為變化檢測的輸入影像；

(2)對輸入影像進行道路增強和噪聲去除，操作包括：(a)對輸入影像進行Wallis濾波加大圖像反差，突出道路信息，(b)高斯平滑去除噪聲；

(3)在先驗知識的引導下，生成道路候選段，操作包括：(a)由已有舊道路矢量地圖獲得檢測區域道路網的先驗知識，得到候選的道路中心點，生成道路中心點的二值圖像；(b)對二值圖像進行線條細化得到中心骨架；

(c)對中心骨架進行單純細化，去除交叉點和分支點；(d)對去除交叉點和分支點的結果圖像進行數學形態學處理，填補段之間的縫隙，得到連通的道路線；(e)對連通的道路線進行矢量跟蹤，刪除短線；其中所述人對道路模型的先驗知識來自于對舊道路矢量地圖的學習，包括各道路段的最大路寬、最小路寬；

(4)根據人對道路模型的感知知識，即道路幾何屬性、灰度屬性、道路與其局部上下文關系描述，以道路幾何與灰度屬性為主，顧及局部上下文線索來進行共線鏈的編組，采用感知編組連接候選道路段，形成道路網，包括以下步驟：

(4-a)根據人對道路模型的感知知識，將各段連接成無分支的共線長鏈；

(4-b)提取交叉和分支形成道路網絡；

(5)在緩沖區檢測中加入知識判斷原則，結合已有舊道路矢量數據，檢測道路網中變化和消失路段，具體檢測步驟如下：

(5-a)舊道路矢量地圖與提取道路網配準；

(5-b)確定檢測緩沖區的緩沖距離；

(5-c)在已有舊道路矢量兩側，用緩沖距離構造緩沖區，將緩沖區與提取道路網疊加，計算道路變化率δ；

(5-d)加入知識判斷原則，包括：

(5-d-1)道路是平滑的帶狀曲線，曲率變化平緩；

(5-d-2)道路附近地物復雜，導致某段因遮蓋找不到道路點；

針對以上兩個判斷原則，對設置可能變化標志的道路段進一步判斷，判斷步驟如下：

(5-d-a)以該路段走向為中心，根據角度緩沖值，設定正向角度搜索區間和反向角度搜索區間：

BufferAngle₁＝[α-δ，α+δ]

BufferAngle₂＝[π+α-δ，π+α+δ]

其中，BufferAngle₁為正向角度搜索區間，BufferAngle₂為反向角度搜索區間，α為道路走向與水平方向的夾角，δ為角度緩沖閾值；(5-d-b)在舊矢量地圖上，沿路段走向正向，在正向角度搜索區間內搜索具有不變標志的道路，將距離最近的路段作為當前路段的前路段R₁，若未找到前路段，則R₁賦無結果標志；延路段走向反向，在反向角度搜索區間內搜索具有不變標志的道路，將距離最近的路段作為當前路段的后路段R₂，若未找到后路段，則R₂賦無結果標志；(5-d-c)若該路段為首路段，后道路R₂被賦予無結果標志，則為該路段賦消失標志；若該路段為尾路段，前道路R₁被賦予無結果標志，則為該路段賦消失標志；若該路段為中間路段，前道路R₁或后道路R₂被賦予無結果標志，則為該路段賦消失標志，進入(5-e)，否則，計算參數：

P=ωγ×|γR1-γR2|+ωd×dR1R2ωγ×Tγ+ωd×Td]]>

其中，P為存在測度，|γ_R1-γ_R2|為R₁和R₂的曲率差，d_R1R2為R₁和R₂臨近端點之間的距離，T_γ為曲率差閾值，T_d為距離閾值，ω_γ和ω_d分別為曲率差和距離的權，若P小于1，則該路段沒有發生變化，置不變標志；否則，該路段變化，置變化標志；

(5-e)根據無變化標志，刪除道路網中對應路段；根據變化標志，將變化的舊道路矢量段輸出；

(6)結合道路網模型進行推理和假設，得到符合道路模型的知識約束規則，從視覺分割得到分割塊反映影像屬性的角度出發，對候選新增道路進行優化和處理，處理步驟如下：

(6-a)對步驟(2)得到的圖像進行視覺分割；

(6-b)從道路網模型的角度對影像分割塊屬性進行合理推理，得到道路模型的知識約束規則，提出四個假設：

(6-b-1)分割塊的屬性唯一，即分割得到的區域道路屬性值為true或false：

R(seg_i)＝true?or?false

seg_i為第i個分割區域，R(seg_i)為區域道路屬性；

(6-b-2)非道路區域內部屬性相同，即非道路區域不包含道路段：

∀p∈seg ifR(seg)=false thenp∉roadnet]]>

p為影像像素；

(6-b-3)一分割塊只包含一條道路，若道路區域的分割塊內存在多條道路，則道路區域上提取出無法連接的道路中線：

∀roadi,roadj∈{road1,...,roadn}ifroadi⋐segthenroadj⊂⃒seg]]>

or∀segifR(seg)=true∃road⋐seg]]>

road為該區域內唯一道路；

(6-b-4)道路分割塊內道路線反映塊的骨架，即道路區域的走向應與道路中心線的走向一致，道路中心線必須能夠代表道路區域與道路功能有關的幾何特征：

∀road⋐seg road≈seg]]>

“≈”表示道路必須塊的骨架形態；

(6-c)從視覺分割結果和四個假設，對候選新增路段進行優化和處理，步驟如下：

(6-c-a)利用分割塊寬度和由舊矢量地圖得到的道路寬度范圍比較，判斷分割塊道路屬性；

(6-c-b)判斷移除非道路區域內短線，由假設(6-b-2)，判斷道路段R上的點p所在分割塊seg，若R(seg)＝false，則該路段位于非道路區域，從道路網內移除該點；

(6-c-c)結合假設(6-b-3)和(6-b-4)，處理道路區域內多條道路的情況，具體步驟如下：

(6-c-c-1)道路網為roadnet，輸入滿足p∈roadnet的點p，判斷所在分割塊seg，并判斷所在road_i∈{road₁，...，road_n}，記錄seg包含的road_i序號；

(6-c-c-2)判斷R(seg)，如果R(seg)＝false，則從道路網上移除該點，并移除seg包含的road_i序號記錄；

(6-c-c-3)對于道路網上下一點p，轉到(6-c-c-2)，直到處理所有道路點；

(6-c-c-4)對記錄了包含道路序號的分割塊seg，判斷塊內道路數量；

(6-c-c-5)如果seg包含道路數量大于1，則從道路網上移除seg內包含的較短道路部分；

(6-c-d)利用道路區域的延伸性與道路分割塊的形態，處理道路區域內道路段的延伸，具體步驟如下：

(6-c-d-1)輸入分割塊骨架線T_seg及塊seg內道路段road，計算T_seg的端點到道路線段road的距離，設定較小值W，記錄距離大于W的端點p，p∈T_seg；

(6-c-d-2)從點p出發，計算T_seg中下一點到道路線段road的距離，判斷距離是否大于步驟(6-c-d-1)選擇的較小值W；

(6-c-d-3)如果距離較大，則轉到步驟(6-c-d-2)，依次處理T_seg下一點；如果距離不大，則中止步驟(6-c-d-2)，轉到步驟(6-c-d-4)；

(6-c-d-4)將T_seg中作過判斷的點作為道路點加入到道路網中，采用最近點的連接方法連接首個距離不大的點與道路線段road，即連接該點與該點到road最短距離點；

(7)在人的知識的驅動下，完成新增道路的半自動提取，步驟如下：

(7-a)提供點選刪除和拉框刪除接口，刪除錯提道路線；

(7-b)人工給出少量種子點作為知識，驅動半自動跟蹤過程，利用基于最小二乘B樣條的主動輪廓模型對新增道路進行半自動提取，具體步驟如下：

(7-b-1)利用多尺度模板匹配的方法，自動設置基于最小二乘B樣條的主動輪廓模型參數；

(7-b-2)自適應模板匹配自動產生新的道路點；

(7-b-3)采用人工選取和(7-b-2)自適應模板生成的道路點作為種子點，利用基于最小二乘B樣條的主動輪廓模型對道路進行提取和擬合；

(7-c)自動修改拓撲關系，生成新的道路網；

(7-d)輸出道路變化檢測結果。