[发明专利]一种基于改进MRF的高分辨率遥感影像道路提取方法及装置

权利要求书

1.一种基于改进MRF的高分辨率遥感影像道路提取方法，其特征在于，包括：

获取待提取道路区域的高分辨率遥感影像，对所述高分辨率遥感影像进行预处理去除阴影；

对去除阴影后的影像进行分割获取影像对象；

根据道路光谱、形状、空间关系特征构建MRF特征场模型，对基于MRF特征场模型定义的能量函数使用图割的方法求其最小化，从影像分割对象中提取出道路对象；

将所述道路对象通过数学形态学的相关运算进行处理，实现道路的提取形成道路网。

2.如权利要求1所述的一种基于改进MRF的高分辨率遥感影像道路提取方法，其特征在于，对所述高分辨率遥感影像进行预处理去除阴影，包括：

对所述高分辨率遥感影像进行转换为HIS图像；

获取(S-I)/(S+I)归一化差值图及分量图I；

根据双阈值分割处理所述归一化差值图，生成相应的阴影区域；

对分量图I、H、S上各个独立阴影区域与其邻近的非阴影区域进行亮度匹配补偿、饱和度匹配补偿；

将匹配补偿后的分量图从HSI空间再反变换回RGB空间，完成遥感影像阴影去除。

3.如权利要求1所述的一种基于改进MRF的高分辨率遥感影像道路提取方法，其特征在于，对去除阴影后的影像进行分割获取影像对象，包括：

去除阴影后的遥感影像采用浸没模型的区域生长型分水岭算法进行分割；

通过最小面积阈值和区域间最大平均灰度差来约束所述分水岭算法的合并过程：

当分割结果中的最小区域小于所述最小面积阈值、且所述最小区域与其各邻接区域的最小灰度差小于所述区域间最大平均灰度差，则合并。

4.如权利要求1所述的一种基于改进MRF的高分辨率遥感影像道路提取方法，其特征在于，所述能量函数如下式所示：

其中，V_c(f)为集团势能函数，c为阶次，L为状态函数，F是所有可能的配置空间，f＝f_s：s∈Ω，f_s∈{0,1}，Ω是分割结果集合；C是模型的所有集团或集团空间的集合；s表示分割对象；y_s表示观测值。

5.如权利要求4所述的一种基于改进MRF的高分辨率遥感影像道路提取方法，其特征在于，对基于MRF特征场模型定义的能量函数使用图割的方法求其最小化，包括：

定义使用图割最小化的能量函数；

设x＝(x₁,L,x_m)：x_s＝{0,1}为一组二值变量，相应的能量函数为：

创建了一个能量图，所述能量图的最小割对应着能量函数E(x)最小化；

根据求解图的最小割，获得能量函数E(x)的最小化值。

6.如权利要求5所述的一种基于改进MRF的高分辨率遥感影像道路提取方法，其特征在于，从影像分割对象中提取出道路对象，包括：

根据图割能量函数，从影像分割对象中提取出道路对象；所述图割能量函数如下：

式中：s∈Ω，f_s∈{0,1}，Ω是分割结果集合；s表示分割对象；y_s表示观测值；V₁(f_s)被用来解释孤立分割段情况下的端点惩罚，以及检测出在远离图像边界处有自由端点的分割段；V₂(f_s,f_t)表示包含两个节点的集团；t表示连接段；N_s表示分割对象s的邻域；Ω_d表示包含分割对象s的分割结果集合；Ω_c表示包含连接段t的分割结果集合。

7.如权利要求6所述的一种基于改进MRF的高分辨率遥感影像道路提取方法，其特征在于，将所述道路对象通过数学形态学的相关运算进行处理，包括：

通过二值数学形态学的相关操作来进行处理；所述相关的操作通过选择相应的结构元素，对影像进行方向腐蚀、膨胀、去除粘连的图斑及连接断裂处。