[发明专利]一种航空影像路面交通标志提取方法及系统

权利要求书

1.一种航空影像路面交通标志提取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含路面交通标志的多光谱航空影像；所述多光谱航空影像为RGB图像；

将所述多光谱航空影像转换为灰度图像，具体包括：

采用公式GI(x,y)＝0.299×R+0.587×G+0.114×B将所述多光谱航空影像转换为灰度图像；其中R、G、B分别为所述多光谱航空影像R、G、B三通道的颜色值；GI(x,y)为(x,y)处的像素亮度值，0≤GI(x,y)≤255，x、y表示像素点的横、纵坐标；

采用Gabor滤波和二维卷积运算对所述灰度图像进行增强处理，生成增强后图像，具体包括：

采用二维Gabor滤波器对所述灰度图像进行Gabor滤波处理，生成Gabor滤波器特征图Gabor(x,y；λ,θ,ψ,σ,γ)；其中x、y表示像素点(x,y)的横、纵坐标；λ表示Gabor滤波器的波长；θ表示Gabor滤波器的方向角；ψ表示Gabor滤波器的相位偏移；σ表示高斯函数的标准差；γ表示宽度比；x′＝x cosθ+y sinθ；y′＝-xsinθ+y cosθ；i为虚数单位；

采用公式对所述灰度图像GI_xy＝{GI(x,y),(1≤x≤M,1≤y≤N)}和所述Gabor滤波器特征图Gabor_xy＝{Gabor(x,y；λ,θ,ψ,σ,γ),(1≤x≤m,1≤y≤n)}进行二维卷积运算，生成增强后图像EI(x,y)；其中M、N分别代表所述灰度图像的总行、列数；m、n分别代表Gabor滤波器的总行、列数；

采用Sobel边缘检测算子对所述增强后图像进行边缘检测，得到灰度边缘图像；

利用阈值分割方法对所述灰度边缘图像进行分割，得到二值边缘图像；

采用最小最大对象删除法对所述二值边缘图像进行最小对象和最大对象删除，提取出所述多光谱航空影像中的路面交通标志。

2.根据权利要求1所述的航空影像路面交通标志提取方法，其特征在于，所述采用Sobel边缘检测算子对所述增强后图像进行边缘检测，得到灰度边缘图像，具体包括：

采用公式G_x＝EI_x(x,y)＝EI(x-1,y+1)+2EI(x,y+1)+EI(x+1,y+1)-(EI(x-1,y-1)+2EI(x,y-1)+EI(x+1,y-1))对所述增强后图像EI(x,y)进行x分量计算，生成合成梯度x分量G_x；其中EI_x(x,y)表示所述增强后图像EI(x,y)的x分量；

采用公式G_y＝EI_y(x,y)＝EI(x+1,y-1)+2EI(x+1,y)+EI(x+1,y+1)-(EI(x-1,y-1)+2EI(x-1,y)+EI(x-1,y+1))对所述增强后图像EI(x,y)进行y分量计算，生成合成梯度y分量G_y；其中EI_y(x,y)表示所述增强后图像EI(x,y)的y分量；

采用公式对所述合成梯度x分量G_x和所述合成梯度y分量G_y进行合成梯度计算，生成灰度边缘图像GEI(x,y)；其中G为合成梯度。

3.根据权利要求2所述的航空影像路面交通标志提取方法，其特征在于，所述利用阈值分割方法对所述灰度边缘图像进行分割，得到二值边缘图像，具体包括：

采用公式对所述灰度边缘图像进行分割，将所述灰度边缘图像GEI(x,y)转化为二值边缘图像BEI(x,y)；其中T为图像分割阈值。

4.根据权利要求3所述的航空影像路面交通标志提取方法，其特征在于，所述采用最小最大对象删除法对所述二值边缘图像进行最小对象和最大对象删除，提取出所述多光谱航空影像中的路面交通标志，具体包括：

删除所述二值边缘图像中面积小于最小对象删除阈值的对象，生成最小对象删除后图像；

通过8连通确定所述二值边缘图像的同属对象；

删除所述同属对象中面积大于最大对象删除阈值的对象，提取出所述多光谱航空影像中的路面交通标志。