[发明专利]一种面向对象分割结合灰度形态学的道路提取方法有效
申请号: | 201410214588.0 | 申请日: | 2014-05-20 |
公开(公告)号: | CN103996042B | 公开(公告)日: | 2017-05-10 |
发明(设计)人: | 刘凯;刘洋;柳林 | 申请(专利权)人: | 中山大学 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司44102 | 代理人: | 林丽明 |
地址: | 510006 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种面向对象分割结合灰度形态学道路提取方法,步骤如下对原始数据进行影像融合;对融合结果进行面向对象分割;基于分割得到的对象进行全局分类,类别为各级宽路、城建区和其他;采用水平算子对原始全色影像进行分割,基于灰度形态学相关技术进行窄路提取、降噪;采用基于灰度形态学的脊线法对各级宽路进行矫正,得到宽路路网;用城建区掩膜去除窄路提取结果中的非窄路纹理,得到窄路路网;合并多级路网,得到最终的分级路网提取结果。本发明结合了面向对象、线段匹配和脊线提取三种道路提取思想,通过减弱或消除四种道路提取中可能遇到的噪声,实现了一种可以兼顾宽路和窄路、具有较高精度和极强实用性的多级道路提取方法。 | ||
搜索关键词: | 一种 面向 对象 分割 结合 灰度 形态学 道路 提取 方法 | ||
【主权项】:
一种面向对象分割结合灰度形态学的道路提取方法,其特征在于,包括以下步骤:1.1.对原始全色影像和多光谱影像进行影像融合得到融合结果;1.2.对融合结果进行面向对象分割得到若干对象;1.3.基于对象进行全局分类,类别为各级宽路、城建区和其他;1.4.采用水平算子对原始全色影像进行分割,并进行窄路的提取和降噪;1.5.对各级宽路进行校正,得到宽路路网;1.6.用城建区的掩膜去除窄道提取结果中的非窄路纹理,得到最终窄路路网;1.7.对多级路网进行合并,得到最终的分级路网提取结果;步骤1.1中采用水平算子对原始全色影像进行分割,并采用基于灰度形态学的方法进行窄路的提取和降噪的子步骤包括:2.1、选取适当结构算子对全色影像进行水平算子分割,并对分割结果进行二值化处理,其中水平算子结构如下:X⊕B={p∈ϵ2,p=x+b,x∈X,b∈B}]]>XΘB={p∈ϵ2,p+b∈X,∀b∈B}]]>X·B=(X⊕B)ΘB]]>式中:X为待处理集,B为结构算子;x为X中单一元素,b为B中单一元素,p为运算结果集中的单一元素,p从属于二维欧式空间ε2;为膨胀运算,Θ为腐蚀运算,为开运算,·为闭运算;为凸函数,为凹函数,G为水平算子,F为标记函数;为凸类,为扁平类,为凹类;2.2、采用一定长度、呈若干角度的线段状结构算子对二值化的分割结果进行线段匹配,即所有角度结构算子对分割结果开运算的并,并在匹配的结果上进行同伦细化和去除毛刺,公式如下:Rthin=Thin(R,{LN})Rspur=Spur(Rthin)式中:XF为待处理二值化影像,R为线段匹配结果,Rthin为细化结果,Rspur为剔除毛刺结果;Lθi为某一长度以水平方向逆时针旋转θi得到的线状结构算子,{θN}为约束θi的角度集合,{LN}为细化专用的L算子集;Thin()为细化函数,Spur()为剔除毛刺函数;2.3、对上一步的结果采用窗口法进行去噪,消除毛刺过程中产生的残渣;2.4、对上一步的结果采用适当大小的结构算子进行膨胀,消去由于噪声影响在窄路路网上产生的孔穴;2.5、对上一步的结果,选择适当结构算子和窗口大小,重复一次步骤2.2至步骤2.3,得到初步的窄道提取结果。
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