[发明专利]一种基于图像的路网结构矢量拟合方法

说明书

本发明属于计算机技术应用领域，具体涉及一种基于图像的路网结构矢量拟合方法。本发明基于RANSAC算法的原型，设计DL‑RANSAC多尺度矢量拟合算法，用于二值图像目标结构的矢量拟合与便捷存储。算法输入,给定具有目标结构骨架的二值图像，并设定基准算法RANSAC的相关参数,对于DL‑RANSAC的双循环机制，设定两个动态阈值来控制外循环的终止边界：内循环执行RANSAC，每次拟合的线段集合保存后，原图中相应的像素点被删除，通过外循环的动态参数机制，以及最终原图中所剩余像素点数量不满足要求时，算法终止；最终输出拟合的线段集合，包含垂直于x轴的线段集合及非垂直于x轴的线段集合。本发明能实现对目标的多尺度高效拟合。

技术领域

本发明属于计算机技术应用领域，具体涉及一种基于图像的路网结构矢量拟合方法。

背景技术

二值图像中目标结构的矢量化及矢量表示是一项重要的任务。在路网提取研究领域，现有大多数研究基于图像处理有关技术针对遥感数据进行处理，以二值图像的形式表示获取的道路网络结果。但是，由于数据的质量不一，提取的路段很有可能出现断裂的情况，另一方面，这类结果不利于便捷存储，路网结果不能进一步供相关工作者使用。随着社会现代化进程的加速，城市建设及道路规划使得路网的密集度不断增加，路网提取任务越来越困难，这对路网提取任务的后处理及便捷存储提出了新的要求。在这种场景下，路网矢量化是一个非常重要的步骤。矢量的路网表示通过点集数据连接而成，一定程度上对道路断裂现象进行了规避；此外，矢量路网可以更好地应用于GIS存储。

RANSAC算法与线段拟合。二值图像可以模拟化为二维坐标系中不同数值点表示的平面集合，而RANSAC可以用于二维坐标系中散点集合的线段拟合。该算法利用最小二乘思想，迭代地从图像中选取一定数量的前景坐标点集合并拟合出最优的直线模型，达到对某一线段的矢量表示。此外，当前有研究者利用循环执行RANSAC算法的思想，对实际路网中的多条路段进行拟合，在每一个拟合结果产生之后在原图中对改路段相关的像素集合进行删除。然而，该循环RANSAC的思想缺少严谨的实践考量，主要在于针对单个拟合结果之后在原图中进行删除的方案存疑：

(1)由于诸如道路网络的目标结构本身是相互交叉连通的，如果在拟合一条线段之后根据连通区域的连通性质对已拟合的坐标点进行删除，则与该条线段相互交叉的其他线段也将被删除，这显然会导致大量的未拟合目标被错误处理而无法拟合；

(2)如果将删除条件改成仅仅“将拟合该线段的像素点集合从原图像中删除”，显然在具有一定宽度的目标结构中，已经拟合的线段所在方向及周围仍然会保留有大量的未拟合点，这将造成该目标线段可能会被拟合多次，而图像中的逐点扫描是一个相对耗时的过程，过多需要扫描的数据点对硬件需求也提出了挑战。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像的路网结构矢量拟合方法，实现对目标的多尺度高效拟合。

针对现有技术中问题，本发明认为将稀疏的如单像素的目标骨架作为循环RANSAC的输入是一个有效的改善手段，因此结合数学形态学思想，对目标结构首先执行形态学预处理及骨架提取。目标骨架是目标架构的轻量表示，可以有效减少目标前景像素数量。并通过采取相关的优化策略，提出DL-RANSAC二值图像目标架构的矢量拟合算法，能够达到对目标的多尺度拟合效果。

本发明的目的在于提供一种基于图像的路网结构矢量拟合方法，基于RANSAC算法的原型，设计DL-RANSAC多尺度矢量拟合算法，用于二值图像目标结构的矢量拟合与便捷存储。

DL-RANSAC(Double loop RANSAC，双循环RANSAC)算法，其中，拟合返回的结果包含三个部分：坐标点集、拟合直线的斜率k和偏置b，为了方便线段的表示和存储，本方面根据k和b进行简单计算，仅保留拟合坐标点集表示区间内的两个端点坐标，即线段Line的数据结构如公式1所示。