[发明专利]从遥感图像中检测桥梁的方法

权利要求书

1.一种从遥感图像中检测桥梁的方法，其特征包括以下步骤：

(a)输入一幅遥感图像，选用Daubechies3小波，对遥感图像每个像素的邻域进行小波变换，所得的高频图像和低频图像作为小波子图像，用公式

e=1M*NΣx,y=0M*N-1|s(x,y)|2]]>

分别计算各子图像能量特征，作为当前中心象素点的纹理特征，对每一象素的纹理特征，采用快速模糊C聚类算法将图像分成目标和背景两类，得到河流的粗分割结果；

(b)选用面积百分比阈值去除河流中较小的噪声区域，对步骤(a)得到的河流区域进行连通区域标记，计算每一个区域的平均梯度avgGrads[i]，设待分类的区域的平均梯度avgGrads的范围在[gradsLow，gradsHigh]之间，阈值T将区域划分为两类，利用类内方差最小的方法确定最佳平均梯度阈值T^*，比较平均梯度与最佳梯度阈值，确定河流区域；

(c)对河流区域的canny边缘做快速Beamlet变换，得到桥梁和海岸线的线信息，利用桥梁的特征进行桥梁检测：将图像分解成尺度为4的子束单元，对每个子束单元进行变换处理：从子束单元的左上点起，顺时针标记为p(0)，p(1)，p(2)......p(snum-1)；snum为子束单元边界点的个数，start＝0，end＝1，即以p(0)为起点，p(1)为终点，由起点和端点，可唯一确定一条线段，该线段上的象素点由Bresenham算法确定，该线段上的象素点依次标记d(0)，d(1)，d(2)......d(num-1)，其中mum为该线段上象素点的个数，d(0)为线段起点，d(num-1)为线段终点，sum=Σi=0num-1GrayLevel(d(i)),]]>GrayLevel(d)为该象素点d的灰度值，T_f(b)＝sum/255；

(d)对河流区域的canny边缘做快速Beamlet变换，得到桥梁和海岸线的线信息，利用桥梁的特征进行桥梁检测，包括两个边缘平行、外接形状近似为矩形、矩形的宽为桥梁的宽度、桥梁的宽度小于河流的宽度、桥梁的边缘像素点的邻域像素属于相同的连通区域，即河流连通区域，而海岸线像素点的邻域像素属于不同的连通区域；

(e)将提取出来的桥梁再次进行短线连接，满足同一尺度、同一方向且端点距离小于一定阈值的短信进行连接，得到完整的桥梁图。

2.根据权利要求1所述的从遥感图像中检测桥梁的方法，其特征在于：所述的面积百分比阈值的取值范围根据不同的图像选择0.01％～5％。