[发明专利]一种终端解锁的方法、装置及终端

权利要求书

1.一种基于遥感图像道路形状特征的道路提取方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤S1：获取高分辨率遥感影像的某一帧图像，并对图像进行平滑去噪预处理；所述的平滑去噪预处理为图像灰度化处理和图像平滑滤波处理；

步骤S2：利用待检测道路表面局部灰度一致性以及待检测道路与背景灰度相差大的特性，对步骤S1预处理后的遥感图像进行区域分割；

步骤S3: 根据面积和Ferret Box最小外接矩形的形状特征，对步骤S2分割后的图像结果进行道路段提取；

步骤S4：在步骤S3中已提取的道路段上任意选取一点作为初始种子点像素，并进行区域增长，最大限度地将道路区域进行连接；

步骤S5：结合图像的边缘信息对步骤S4的结果进行规整化处理；利用图像的边缘检测结果，通过边缘梯度信息对步骤S4中区域增长的结果进行边缘信息的校验和修整，将过增长的区域断开，从而规整了道路边缘信息；

步骤S6：对步骤S5的结果进行形态学细化，提取道路中心骨架。

2.根据权利要求1所述的一种基于遥感图像道路形状特征的道路提取方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括以下步骤：

步骤S21：将步骤S1预处理后的遥感图像分成若干个子图像块；

步骤S22：对步骤S21得到的每个子图像块采用大津阈值分割方法进行分割；

步骤S23：将步骤S22中各个分割后的子图像块合并，得到分割结果。

3.根据权利要求2所述的一种基于遥感图像道路形状特征的道路提取方法，其特征在于：步骤S21具体为：

步骤 S211：把步骤S1预处理后的遥感图像平均分为四个子图像块；

步骤S212：逐个计算每个子图像块的最大灰度值                                               和最小灰度值，计算每个子图像块的最大灰度值和最小灰度值的差值；若则判定此子图像块满足划分条件，停止划分；否则进入步骤S213；其中为预设灰度差值，所述的依据目标图像的最大灰度值与最小灰度之差来设定；

步骤S213：将步骤S212中不满足划分条件的子图像块平均分成四个新的子图像块，进入步骤S212。

4.根据权利要求1所述的一种基于遥感图像道路形状特征的道路提取方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括以下步骤：

步骤S31：依据转动惯量原理，计算每个区域0阶转动惯量，所述的0阶转动惯量为区域面积s；定义面积阈值为Ts,依据图像分辨率的高低和需要提取对象的大小设置所述Ts；

步骤S32：对于每个区域用Ferret Box 得到最小外接矩形，计算最小外接矩形的长L、宽W、面积S、以及长宽比R；定义长度阈值和长宽比阈值分别为Tl和Tr；计算填充度F，其中，s为区域面积，S为最小Ferret Box最小外接矩形的面积；定义填充度阈值为Tf；

步骤S33：提取出面积S>Ts、长度L>Tl、长宽比R>Tr的区域，提取出填充度F>Tf的区域；

步骤S34：将步骤S33中提取出的区域合并，得到最终的道路提取图像。

5.根据权利要求1所述的一种基于遥感图像道路形状特征的道路提取方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括以下步骤：

步骤S41：对所选种子，选取它的4邻域像素并且分别计算所述4邻域像素与种子点像素灰度值的差值的绝对值；若所述差值的绝对值有小于TR的值，就选取对应该绝对值的相邻像素作为新的种子点，其中TR为预设的差值绝对值；

步骤S42：重复步骤S41搜寻下一个新的像素直到不再发现新的种子；

步骤S43：步骤S3中选取的道路段与新的种子合成为道路网络。

6.根据权利要求1所述的一种基于遥感图像道路形状特征的道路提取方法，其特征在于：所述步骤S6具体包括以下步骤：

步骤S61：利用形态学闭合和膨胀运算，填充经过步骤S5得到的道路表面的孔洞；

步骤S62：对经过步骤S61得到的的道路信息进行形态学细化，以获取道路中心线；

步骤S63：消除骨架提取后存在的部分短线；消除线条长度小于TL的短线条，其中TL为预设线条长度值，所述TL的大小结合实际情况来确定。