[发明专利]一种基于特征差异性的农村道路矢量数据纠正方法

权利要求书

1.一种基于特征差异性的农村道路矢量数据纠正方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：输入影像数据与矢量数据；

S2：获取影像数据中的线段序列；

S3：获取影像的相位图；

S4：将RGB色彩空间下的影像数据转换到HSV色彩空间，并生成HSV影像；

S5：模型驱动纠正矢量方法；

S6：数据驱动纠正矢量方法。

2.如权利要求1所述的基于特征差异性的农村道路矢量数据纠正方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

将边缘提取获取到的线段，进行组合，重新构建地物边缘数据，数据描述形式如下：

其中Group_l_i为第i个线段序列，l_ij为其中第j个线段，start_p和end_p为线段的端点。

3.如权利要求1所述的基于特征差异性的农村道路矢量数据纠正方法，其特征在于，在所述步骤S3中，计算影像中每个像素的相位信息：

Phase(i,j)＝arctan(-grad_x(i,j)/grad_y(i,j))

其中Phase(i,j)为影像中(i,j)位置上的相位数据，范围为(0°,180°)；grad_x(i,j)与grad_y(i,j)分别为影像(i,j)位置上x方向梯度与y方向梯度。

4.如权利要求1所述的基于特征差异性的农村道路矢量数据纠正方法，其特征在于，所述步骤S5包括：

步骤5.1：设置阈值l为100，筛选出大于阈值l的线段序列数据；

步骤5.2：以3倍道路宽度为半径，矢量数据子线段为中心线段，建立矢量数据约束范围；判断候选道路边缘线是否在该约束范围内，如满足要求，则以候选道路边缘线为基础，进行道路纹理约束；否则结束模型驱动纠正矢量方法；

步骤5.3：纹理约束。

5.如权利要求1所述的基于特征差异性的农村道路矢量数据纠正方法，其特征在于，所述步骤S6包括：

步骤6.1：获取种子点；

步骤6.2：获取当前道路方向；

步骤6.3：获取道路方向上线段序列长度，若长度小于阈值β，则采用步骤6.4纠正矢量数据；若长度大于阈值β，则采用步骤6.5纠正矢量数据；

步骤6.4：逐点跟踪纠正矢量数据；

步骤6.5：利用线段序列数据快速对矢量数据进行纠正；

步骤6.6：以种子点为中心2倍道路宽度为半径建立矩形搜索框，分析矩形框中边缘相位数据，并获取搜索到的相位中峰值所在的范围。