[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感圖像提取連續(xù)河流骨架線(xiàn)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610058396.4
• 申請(qǐng)日: 2016-01-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105740807B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孟令奎;李玨;任潤(rùn)東;張文;王銳;胡正華
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 魯力

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感圖像提取連續(xù)河流骨架線(xiàn)方法，本發(fā)明采用水體提取后對(duì)河流進(jìn)行細(xì)化的方法提取初始河流骨架線(xiàn)，并針對(duì)骨架線(xiàn)斷裂的情況進(jìn)行自適應(yīng)連接，針對(duì)斷裂距離較長(zhǎng)、斷裂形式單一的類(lèi)型采用端點(diǎn)局部膨脹細(xì)化的方法進(jìn)行連接，針對(duì)河流骨架有分支時(shí)的多端點(diǎn)聚集情況采用膨脹方法限定端點(diǎn)聚集范圍，集合河流一頭入、一頭出的特點(diǎn)，將與該范圍相連的兩端進(jìn)行連接。通過(guò)河流特征對(duì)連接線(xiàn)去偽，最終獲得連續(xù)的河流骨架線(xiàn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于遙感圖像處理領(lǐng)域，特別涉及一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感圖像提取連續(xù)河流骨架線(xiàn)方法。

背景技術(shù)

目前，水利行業(yè)對(duì)河流骨架線(xiàn)的提取主要依靠實(shí)地測(cè)繪，人工勾畫(huà)，工作量大，工作周期長(zhǎng)。特別是隨著影像分辨率的提高，用戶(hù)對(duì)河流骨架線(xiàn)的精度提出了更高的需求。從遙感影像中提取河流骨架線(xiàn)，能有效的降低人工勾畫(huà)的工作量，且更能保證骨架線(xiàn)位于河流中心，這也成為遙感技術(shù)與水利業(yè)務(wù)結(jié)合的必然結(jié)果。但此方法提取出的骨架線(xiàn)受水體提取漏提影響，會(huì)發(fā)生斷裂，從而嚴(yán)重與自然語(yǔ)義不符，也對(duì)骨架線(xiàn)的分析、應(yīng)用造成了阻礙。

發(fā)生斷裂是線(xiàn)提取面臨的重大問(wèn)題，目前連接斷裂線(xiàn)的主流方法有：1)最小點(diǎn)對(duì)法，根據(jù)斷線(xiàn)的形態(tài)特點(diǎn)，連接距離最短，或方向差異性最小的點(diǎn)，該方法的缺點(diǎn)是發(fā)生錯(cuò)誤的概率較高；2)膨脹細(xì)化法，通過(guò)膨脹將斷裂部分連接，再進(jìn)行細(xì)化，該方法的缺點(diǎn)是對(duì)斷裂較大的圖像會(huì)造成骨架線(xiàn)嚴(yán)重變形。針對(duì)上述方法的不足，學(xué)者針對(duì)等高線(xiàn)、道路、邊界等不同對(duì)象繼續(xù)進(jìn)行了探索，并取得了一定成果。但由于河流所在圖像通常范圍較大，干擾性斷點(diǎn)很多，且斷裂長(zhǎng)短不一，河流走向復(fù)雜，目前相關(guān)研究較少，上述的斷線(xiàn)連接方法也難以適用。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中河流骨架線(xiàn)提取斷裂的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感圖像提取連續(xù)河流骨架線(xiàn)方法，該在獲取初始斷裂骨架線(xiàn)基礎(chǔ)上，對(duì)斷裂處進(jìn)行自適應(yīng)連接，并對(duì)連接線(xiàn)進(jìn)行去偽，從而獲取連續(xù)的河流骨架線(xiàn)。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案：

一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感圖像提取連續(xù)河流骨架線(xiàn)方法，其特征包括以下步驟：

步驟1，基礎(chǔ)河流骨架線(xiàn)提取，包括：

步驟1.1，對(duì)影像進(jìn)行水體提?。河?jì)算影像的NDWI指數(shù)，其中，R_green為影像綠波段，R_NIR為影像的近紅外波段；然后對(duì)影像的NDWI指數(shù)進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，采用谷值法計(jì)算分割閾值，提取水體；

步驟1.2，對(duì)提取出的水體進(jìn)行細(xì)化，提取初始骨架線(xiàn)：基于Rosenfeld細(xì)化算法提

取水體骨架線(xiàn)，骨架像元值為1，背景像元值為0；

步驟2，斷裂骨架線(xiàn)自適應(yīng)連接，包括：

步驟2.1，統(tǒng)計(jì)骨架像元八鄰域情況，骨架像元的值DN_i＝∑_j∈IDN_j，I為像元i八鄰域集合，從而將骨架像元分為值為端點(diǎn)、普通點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)三類(lèi)點(diǎn)，所述三類(lèi)點(diǎn)包括端點(diǎn)(DN_i＝1)、普通點(diǎn)(DN_i＝2)、節(jié)點(diǎn)(DN_i＝3)；

步驟2.2，根據(jù)圖像斷裂情況確定膨脹尺度，具體是：對(duì)所有端點(diǎn)計(jì)算與其距離最短的端點(diǎn)之間的距離的1/2，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)端點(diǎn)在各距離值的聚集情況，形成曲線(xiàn)，由于河流骨架線(xiàn)的端點(diǎn)主要由斷裂造成，用曲線(xiàn)表征骨架線(xiàn)斷裂情況，曲線(xiàn)陡降結(jié)束點(diǎn)的距離值為膨脹尺度Scale；

步驟2.3，對(duì)圖像端點(diǎn)進(jìn)行局部膨脹，膨脹尺度為Scale；

步驟2.4，對(duì)圖像端點(diǎn)類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)，對(duì)膨脹后影像進(jìn)行腐蝕-膨脹操作，腐蝕尺度為Scale+k，再次膨脹尺度為Scale+m，根據(jù)再次膨脹情況選擇執(zhí)行：