[发明专利]从遥感图像中检测桥梁的方法

摘要

本发明公开了一种从遥感图像中检测桥梁的方法。考虑到桥梁和河流的位置关系，首先根据遥感图像中水域的特点，利用河流粗分割和河流细分割两个步骤分割出河流区域；其次，对河流区域进行Beamlet变换，在Beamlet变换基础之上，利用得到的线特征信息，根据桥梁的特征准确的检测并分割出桥梁，考虑到桥梁的长直线特征，对得到的结果进行后处理，得到桥梁检测的最终结果。由于采用Beamlet变换提取被检桥梁的线特征信息，利用Beamlet变换具有抗噪性的特点，提高了抗噪性；利用Beamlet变换所提取的线特征信息进行桥梁检测，与现有技术采用搜索桥梁点的方法相比，对桥梁的宽度没有限制，且检测率达到了86％以上，不易漏检和误检。

主权项

1.一种从遥感图像中检测桥梁的方法，其特征包括以下步骤：(a)输入一幅遥感图像，选用Daubechies3小波，对遥感图像每个像素的邻域进行小波变换，所得的高频图像和低频图像作为小波子图像，用公式$e=\frac{1}{M*N}\underset{x,y=0}{\overset{M*N-1}{\Sigma }}{\left|s(x,y)\right|}^2$ 分别计算各子图像能量特征，作为当前中心象素点的纹理特征，对每一象素的纹理特征，采用快速模糊C聚类算法将图像分成目标和背景两类，得到河流的粗分割结果；(b)选用面积百分比阈值去除河流中较小的噪声区域，对步骤(a)得到的河流区域进行连通区域标记，计算每一个区域的平均梯度avgGrads[i]，设待分类的区域的平均梯度avgGrads的范围在[gradsLow，gradsHigh]之间，阈值T将区域划分为两类，利用类内方差最小的方法确定最佳平均梯度阈值T*，比较平均梯度与最佳梯度阈值，确定河流区域；(c)对河流区域的canny边缘做快速Beamlet变换，得到桥梁和海岸线的线信息，利用桥梁的特征进行桥梁检测：将图像分解成尺度为4的子束单元，对每个子束单元进行变换处理：从子束单元的左上点起，顺时针标记为p(0)，p(1)，p(2)......p(snum-1)；snum为子束单元边界点的个数，start＝0，end＝1，即以p(0)为起点，p(1)为终点，由起点和端点，可唯一确定一条线段，该线段上的象素点由Bresenham算法确定，该线段上的象素点依次标记d(0)，d(1)，d(2)......d(num-1)，其中mum为该线段上象素点的个数，d(0)为线段起点，d(num-1)为线段终点，$\mathrm{sum}=\underset{i=0}{\text{Σ}}\mathrm{GrayLevel}\left(d\left(i\right)\right),$GrayLevel(d)为该象素点d的灰度值，Tf(b)＝sum/255；(d)对河流区域的canny边缘做快速Beamlet变换，得到桥梁和海岸线的线信息，利用桥梁的特征进行桥梁检测，包括两个边缘平行、外接形状近似为矩形、矩形的宽为桥梁的宽度、桥梁的宽度小于河流的宽度、桥梁的边缘像素点的邻域像素属于相同的连通区域，即河流连通区域，而海岸线像素点的邻域像素属于不同的连通区域；(e)将提取出来的桥梁再次进行短线连接，满足同一尺度、同一方向且端点距离小于一定阈值的短信进行连接，得到完整的桥梁图。