[发明专利]一种基于航拍影像的人机交互式道路检测方法

权利要求书

1.一种基于航拍影像的人机交互式道路检测方法，其特征在于，算法步骤如下：算法1：高斯混合模型的创建：

输入：初始化样本图像的道路区域像素数Γ和要聚类的模型个数k，非道路同样

输出：聚类的模型个数k，以及对应聚类的每一个cluster的高斯模型参数C₁,...,C_k

(1)首先初始化C_m＝Γ,m＝1，C_m是最大特征值的clutser数

(2)遍历模型个数k，计算均值μ_m，3×3矩阵的协方差∑_m，以及其最大特征值λ_m和对应的特征向量v_m.

(3)Split分成两组，要求C_k＝{c∈C_m:v_mc≤v_mμ_m}，以及C_m＝C_m-C_k

(4)遍历上一步计算后的C_m＝C_m-C_k，对于C_i，计算对应的协方差∑_i以及相应的特征值λ_i

(5)若(λ_i≥λ_m)时，m＝i，则迭代终止；

由这个算法可以得到μ_i和∑_i；

聚类完成后，就可以初始化GMMs1和GMMs2的component的参数，包含颜色均值μ，3×3的协方差矩阵∑和每个component的像素数量占所有像素数量的百分比ω,则GMMS参数为：

θ＝{ω_k,μ_k,Σ_k,k＝`1,2,...,n}

高斯混合模型建完之后，则图像中所有像素分为道路和非道路的数据项函数为：

改进平滑项构建：

根据平滑项B＝(α,z)的定义，它依赖于常数β和色差；当β为0时，分割边界在任何地方都是光滑的；当β大于0时，在对比度比较高的区域，分割边界的光滑性会减弱；根据文献^[6]经验，对于色差固定的图像β是固定的，但是由于无人机图像往往包含不同对比度的区域，其中固定的β不足以适应不同区域的平滑性；文献[46]利用局部几何结构信息自适应地调整图像上的β，从而有利于沿图像结构特征的分割边界(即道路边界)；所以本文受此启发，以及无人机影像的特点，本文采用局部对比度δ，于是得到：

2.根据权利要求1所述的基于航拍影像的人机交互式道路检测方法，其特征在于：关于局部对比度算法如下：

算法2：局部对比度δ的计算(以8邻域计算)

输入：8邻域的区域Z_n

输出：δ

(a)遍历区域，计算Euclidean distance，记为dis

dis+＝||z_(i,j)-z_(i-1,j)||²+||z_(i,j)-z_(i-1,j-1)||²+||z_(i,j)-z_(i,j-1)||²+||z_(i,j)-z_(i＝1,j-1)||²

(b)遍历区域，计算局部对比度矩阵。