一种基于改进path opening的道路提取新方法.pdf

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1、第41卷第2期计算机科学Vo1．41No．22014年2月ComputerScienceFeb2014一种基于改进pathopening的道路提取新方法王双曹国(南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094)摘要提出了一种基于改进pathopening的高分辨率遥感影像道路提取新方法。为检测曲率较大的道路，构造了新的邻接图；为有效提取有损或有部分遮挡的道路，将pathopening算法中的最大路径长度与区域的几何特征相结合，建立了道路区域的判定准则，减少了人工干预。通过多组实验结果证明，该方法对于不完整道路的提取有更好的效果。关键词Pathopening，有损道路，道路提取，几何特征中图

2、法分类号TP751．1文献标识码ANewMethodforRoadExtractionBasedonModifiedPathOpeningAlgorithmWANGShuangCAOGuo(SchoolofComputerScienceandTechnology，NanjingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，China)AbstractAnovelmethodforextractingroadsfromveryhighresolutionremotesensingimagesbasedonmodifiedpathopeningal

3、gorithmwasproposedinthispaper．Weconstructednewadjacencygraphtodetectroadswithlargercurva-tureatfirst．Then，wecombinedthelengthofthelongestpathinpathopeningalgorithmwiththegeometricalfeatureoftheextractedareainordertoeffectivelydetectpartlydamagedoroccludedroads．Finally，decisionrulewasestablished，whi

4、chcanautomaticallysettheparametervaluesforroadextraction．Experimentalresultsshowthattheproposedmethodcangreatlyimprovetheextractionresultforincompleteroads．KeywordsPathopening，Damagedroads，Roadextraction，Geometrica1feature和提取图像中的对应形状，以达到对图像分析和识别的目的。1引言形态学运算的关键是结构元素的选取。路径形态学『1针对道路信息是一种重要的基础地理信息，从遥感影

5、像中提具有狭长、线状结构的物体，构造了一组由细长、定向的结构取道路网络一直是国内外众多学者研究的热点，它对G-IS数元素组成的路径算子。与传统的直线型结构元素相比，路径据的更新、影像匹配、目标检测以及灾害监测等具有重要的应算子的特点在于不是完全笔直的，它们能够灵活地适应直线用价值。中、低分辨率遥感图像已不适用于高精度的道路提和略微弯曲的结构。文献E2o]通过设定期望路径长度滤除不取要求，随着遥感技术的发展，高分辨卫星遥感影像得到了深满足条件的像素点，并为了增加对噪声的鲁棒性，提出了不完入应用。整路径算子，以忽略路径上的噪声。使用不完整路径算子的目前道路提取的方法主要分为半自动和自动两大类l_

6、1剖。时空复杂度较高，且可能会保留路径两旁的噪声像素。文献半自动道路提取即利用人机交互的形式进行特征提取和识[-213将路径形态学方法用于高分辨率遥感图像道路网的提取别，先由人工给出初始道路点或提供初始方向，再交由计算机中，使用粒度测量为每个像素构造一个特征向量，记录通过该进行处理识别，同时需要进行适当的交互。半自动道路提取像素的最大路径长度，最后设定阈值得到道路信息。文献方法主要包括模板匹配法]、Snake方法。和基于概率论[22]提出了一种基于Hough变换和路径形态学的道路提取的方法[】0]等。自动道路提取是遥感图像中道路提取的发展方法，根据Hough变换检测的结果构造邻接图，克服了路

7、径方向和最终目标，全自动提取方法往往是多种方法的综合运形态学提取的道路边缘多毛刺的缺点，但对于弯曲较大的道用，主要有形态学方法[11,12]、统计学习法[1316]、几何统计模型路无法提取。目前路径形态学方法主要应用于完整连续道路法”]、地图匹配法等。由于高分辨遥感影像的复杂性，目的提取，通过设定路径长度阈值滤除噪声像素，保留道路信前还没有一套功能完善的系统能让计算机自动识别并精确提息。取道路网_3J。本文针