基于数学形态学的遥感图像道路提取

道路信息自动化和半自动提取研究综述姓名：******学号：******专业：地图学与地理信息系统学院：*******道路信息自动化和半自动提取研究综述摘要:道路信息作为一种重要的基础地理信息，可以作为提取其他地物目标的线索和参考系，具有很强的现实意义。

从遥感影像自动提取人工地物,特别是线状地物(主要是道路),不仅是摄影测量与遥感领域的难题,也是计算机视觉与图像理解研究的重点之一。

本文首先阐述了道路提取的基本思想以及与道路提取有关的背景知识，然后介绍了国内外比较成熟的理论与技术，最后总结并展望了道路提取的发展趋势。

关键词：道路提取，自动化道路提取，半自动道路提取Abstract：Road information as a kind of important basic geographic information, and other features can be extracted the clues and reference of the target has a strong practical significance. Automatic extraction of artificial from remote sensing image features, especially linear feature (mainly road), not only is a difficult problem in the field of photogrammetry and remote sensing, is also the emphasis of research in computer vision and image understanding. Firstly, this paper expounds the basic ideas and road extraction road extraction related background knowledge, and then more mature theory and technology at home and abroad is introduced, finally summarized and prospected the development trend of road extraction.Key words: road feature extraction; automatic road extraction; semi-automatic road extraction随着实时、全天候、大面积获得地面高分辨率、高精度、多时相、多光谱的数字影像成为可能。

程实用性较G oogle Earth 、World W ind 差。

514　国产GeoGloble 软件2008年底,国家测绘科技委员会在上海提出了启动“国家地理信息公共服务平台”建设工程,打造中国自主知识产权的G oogle Earth 即GeoGloble 。

由武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室研发。

GeoGl obe 软件还提供了强大的二次开发功能。

现在只能内部使用还没有对外开放,期待GeoGlobe 尽快免费开放。

6　结束语G 自5年发布以来,已经在地质勘察、防治灾害、交通规划、水利工程、土地规划利用等广泛领域发挥作用,吸引了众多爱好者二次开发相关应用软件,帮助我们更好的应用G oogle Earth 。

以G oogle Ea rth 为代表的,互联网上海量免费地理信息数据,提高了铁路勘测设计效率,降低了劳动强度,节约了生产成本,而且这些数据在勘测设计项目中的应用还有很大空间,需要设计人员不断探索发现。

参考文献[1]　宁　锐.基于RS 和GIS 的铁路选线设计及综合评价模型初探[J ].铁道勘察,2006(6)[2]　刘江涛,蒲　浩,朱　江.基于数字地球铁路三维空间选线系统研究[J ].铁道勘察,2009(3)[3]　谢　伟.Google Earth 等免费数据源在铁路勘测设计中的应用[]铁道勘察,()[]　李志林,朱　庆数字高程模型[M ]武汉武汉测绘科技大学出版社,收稿日期:2009212228基金项目:国家自然科学基金“基于特征组与专家知识的新农村道路分层提取”(40701111)。

第一作者简介:郑　丽(1983—),女,2007年毕业于徐州师范大学测绘工程专业,在读硕士研究生。

文章编号:167227479(2010)0120012204基于数学形态学的遥感图像道路提取郑　丽　潘建平(重庆交通大学土木建筑学院,重庆　400074)Extraction of Roads fr o m Re m ote Sen si n g I ma gesB a s ed on M a thema ti ca lM or phologyZheng L i Pan J ianp ing 摘　要　从遥感影像上提取道路信息是一个重要的研究方向。

基于数学形态学的高分辨率遥感影像道路提取李利伟,刘吉平,尹作为(武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉430079)摘要:利用数学形态学的方法对高分辨率遥感影像道路提取进行了研究,通过对影像进行预处理增强道路信息,依据影像灰度直方图信息,对预处理后的影像进行阈值分割,得到一个包含道路信息的二值影像;进一步使用形态开运算去除细小噪声,同时将一部分粘连在道路上的噪声与道路信息进一步分割;接着结合形态腐蚀和形态重建运算获取影像中主要道路网络信息,并用形态闭运算完善道路网络信息;最后对道路网络信息进行形态细化和一定次数的形态修剪处理,得到单像素宽的道路中心线信息。

利用数学计算软件MA TLAB在高分辨率遥感影像上作了实验,并进行了总结和分析。

关键词:数学形态学;影像道路信息提取;阈值化;形态重建中图分类号:P237.3 文献标识码:A 文章编号:1000-3177(2005)81-0009-031　前　言遥感影像中道路信息的提取在很多领域已得到广泛的应用,例如数字测图、影像理解等。

国内外这方面的研究有20多年的历史,众多学者从不同角度,不同应用领域,针对不同数据源都提出了自己的方法和研究成果。

这些方法主要可分为两大类[3],一种是半自动的遥感影像道路提取算法,同时也是使用最广泛的方法,它通过人机交互的方法提取道路种子点信息,然后结合道路知识,利用一些自动搜索;另一种是自动的遥感影像道路信息提取算法,它结合道路知识利用人工智能的方法找出道路种子点信息,然后再联结成道路网络信息,尽管这种方法目前还不是很成熟,它却代表了技术发展的方向。

由于遥感影像自身的复杂性,其在光谱特征上存在着大量同物异谱的现象,如道路,建筑物等,在几何拓扑特征上目标信息存在着大量粘连遮盖现象,如树木,车辆等,而且随着遥感技术的不断发展,特别是航天高分辨率遥感影像数据的大量涌现,传统的基于线状目标的遥感影像道路提取方法(如Hough变换,道路检测算子等)不能取得很好的效果,这一切致使通用的遥感影像道路信息的提取方法目前难以实现。

一种基于数学形态学细化的道路跟踪选择算法作者：李征王金根陆钰来源：《现代电子技术》2008年第13期摘要：在航空图像中提取道路信息具有十分重要的军事和民用价值。

利用航空图像中道路与背景之间通常存在着灰度差异,结合数学形态学知识,提出了一种基于数学形态学细化的线性跟踪选择算法,并对算法进行了详细描述和算法优点分析,通过实验验证了算法的有效性,实验证明所设计的线性跟踪选择算法检测效率较高,参数易于选择,道路提取效果好,具有较高的应用价值。

关键词：二值化；形态学细化；线性跟踪；线性选择A Road track-selection Algorithm Based on Mathematical Morphological Thinning(Military Intelligence Laboratory,Artillery Academy of PLA,Hefei,230031,China)Abstract：Road extraction from aerial images shows increasing significance of military and-this paper,a track-selection algorithm based on mathematical morphological thinning for road detection in aerial images is introduced, the algorithm is described and the merits of algorithms are analyzed,and the validity of algorithm is validated by experiment.It indicates that the algorithm for road detection has merits of high detection efficiency,parameter is easily selected and has value in practice.Keywords：binarization；morphology thinning；linear tracking；linear selection利用计算机从航空图像中自动提取道路信息,是人们多年的愿望。

1、国内外研究现状：早在20世纪70年代，就开始了基于光学遥感图像的道路提取研究[8]。

开展基于SAR图像各类道路提取方法的研究晚于光学遥感图像，且与SAR成像技术的发展息息相关。

在20世纪，SAR成像以中低分辨率为主，道路呈现为线特征，道路提取通常分为先边缘检测得到边缘像素点，后边缘编组得到线特征，最后再将线连接成网络这3个阶段。

按照中低分辨率图像道路提取的阶段流程，在20世纪90年代之前，严格来讲没有真正意义上SAR图像道路提取方法出现，大多数研究还处于边缘提取和边缘编组阶段。

在边缘提取研究方面，Frost等人[9]提出的似然比边缘检测器，首开了恒虚警边缘检测研究的先河。

Touzi等人[10]提出的均值比(ROA)检测算子具有一定的代表性，在此后几年里，涌现出多个改进型ROA边缘检测算子。

在边缘编组研究方面，广泛使用的直线提取算子(Hough、相位编组等)在SAR图像中皆有应用。

1990年，Samadani等人[11]报道了先局部边缘检测后全局道路连接的方法，被认为是第一次提出的真正意义上的SAR图像道路提取方法。

嗣后，随着SAR图像应用向深度和广度发展，大量的道路提取方法涌现出来。

值得一提的是，Tupin等人[12]开创性提出的基于Markov随机场模型道路网连接方法，对后续研究影响很大，后来出现的几篇有影响力的文章[4-13-14]皆是该方法的延伸。

到了21世纪，随着SAR成像技术的进一步发展，对地成像观测中图像的空间分辨率得到进一步提高，多颗高分辨率SAR卫星相继发射并成功获取数据。

2005年，美国成功发射雷达侦察卫星Lacrosse-5，最好分辨率达0.3 m;2007年，德国发射商业卫星TerraSAR-X聚束成像模式下分辨率可达1 m;同年，加拿大成功发射Radarsat-2，可提供全极化、超精细以及3 m分辨率波束等新的成像模式;2010年，德国将另一颗与TerraSAR-X基本相同的卫星TanDEM-X送上太空。

第30卷　第3期测　绘　学　报V ol.30,N o.3　2001年8月ACT A G EOD AET ICA et CAR T O GR AP HICA SI NI CAAug.,2001 文章编号:1001-1595(2001)03-0257-06中图分类号:P237 文献标识码:A从遥感影像提取道路特征的方法综述与展望史文中1,朱长青1,2,王　昱3(1.香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港; 2.解放军信息工程大学测绘学院,河南郑州450052;3.西安测绘研究所,陕西西安710054)Road Feature Extraction from Remotely Sensed Image :Review and ProspectsSHI Wen-zho ng 1,ZH U Chang -qing 1,2,WANG Yu3(1.D ep ar tment of L and Surv ey ing and Geo -inf or matics ,T he H ongkong Polytechnic University ,H ong K ong ,China ; 2.I nstitute of Sur vey ing &M ap p ing ,I nf ormation Eng ineer ing U niv er sity of PL A ,Zhengz hou 450052,China ; 3.X i 'an r es earch I nstitute of S ur vey ing and M app ing ,X i 'an 710054,China )Abstract :It is still an open pro blem to ex tr act ro ad featur e fr om r emot ely sensed imag e ,althoug h ther e hadbeen a lo t effor ts put in this ar ea.T his paper descr ibes t he g ener al appro aches of r oad feature ex traction,r e-view s the stat e-of -the-ar t of the ro ad featur e ex tr actio n metho ds,and analyzes t he chara ct eristics of these methods .F inally ,r esea rch issues ar e reco mmended for futur e studies .Key words :remo tely sensed ima ge;ro ad featur e ex traction;r eview ;pro spects摘　要:从遥感影像中提取道路特征已有许多研究,但仍存在许多问题有待解决。

无人机遥感数据处理中的道路提取技术道路是城市基础设施的重要组成部分，具有交通运输、信息传递和社会经济发展的重要作用。

在城市规划、土地利用、环境评估等领域，道路信息是不可或缺的。

传统的道路提取方法需要耗费大量的时间和人力，并且准确性无法保证。

而随着无人机技术的发展，遥感数据得到了广泛应用，成为道路提取的新路径。

本文将探讨无人机遥感数据处理中的道路提取技术。

一、道路提取方法在无人机遥感数据处理中，道路提取方法主要有两种：基于分类的图像分割和基于特征的图像分割。

基于分类的图像分割是将图像根据像素属性分成不同的类别，再根据类别进行分割。

基于特征的图像分割是根据图像的特征进行分割，如边缘、纹理等。

在道路提取中，基于分类的图像分割方法侧重于对道路和非道路区域进行分类，而基于特征的图像分割方法侧重于提取道路的特征信息，再进行分割。

二、基于分类的图像分割方法基于分类的图像分割方法主要包括分水岭算法、K-means算法和支持向量机(SVM)等。

1. 分水岭算法分水岭算法是一种基于数学形态学原理的图像分割算法。

其基本思想是将图像看成一个地形地貌，其中山峰代表目标物，山谷代表背景。

通过计算水流路径和流量，将图像分为多个部分。

在道路提取中，分水岭算法通常将图像中的强边缘、梯度较大的位置作为道路边界来提取。

2. K-means算法K-means算法是一种基于聚类的图像分割算法。

该算法利用数据点之间的相似度进行聚类分组，并对每个聚类分组分配一个质心。

在道路提取中，K-means算法首先通过像素点的RGB颜色空间进行聚类分组，并将道路像素点判别为另一个聚类分组。

3. 支持向量机(SVM)支持向量机是一种常用的分类算法，其核心思想是通过找到一个最大的判定面，将训练数据分成不同的类别。

在道路提取中，SVM需要通过训练数据来确定道路和非道路像素点之间的判别面，并将道路像素点判别到道路类别中。

三、基于特征的图像分割方法基于特征的图像分割方法主要包括边缘检测、形态学分析和纹理分析等。

道路提取道路信息⾃动化和半⾃动提取研究综述姓名：******学号：******专业：地图学与地理信息系统学院：*******道路信息⾃动化和半⾃动提取研究综述摘要:道路信息作为⼀种重要的基础地理信息，可以作为提取其他地物⽬标的线索和参考系，具有很强的现实意义。

从遥感影像⾃动提取⼈⼯地物,特别是线状地物(主要是道路),不仅是摄影测量与遥感领域的难题,也是计算机视觉与图像理解研究的重点之⼀。

本⽂⾸先阐述了道路提取的基本思想以及与道路提取有关的背景知识，然后介绍了国内外⽐较成熟的理论与技术，最后总结并展望了道路提取的发展趋势。

关键词：道路提取，⾃动化道路提取，半⾃动道路提取Abstract：Road information as a kind of important basic geographic information, and other features can be extracted the clues and reference of the target has a strong practical significance. Automatic extraction of artificial from remote sensing image features, especially linear feature (mainly road), not only is a difficult problem in the field of photogrammetry and remote sensing, is also the emphasis of research in computer vision and image understanding. Firstly, this paper expounds the basic ideas and road extraction road extraction related background knowledge, and then more mature theory and technology at home and abroad is introduced, finally summarized and prospected the development trend of road extraction. Key words: road feature extraction; automatic road extraction; semi-automatic road extraction随着实时、全天候、⼤⾯积获得地⾯⾼分辨率、⾼精度、多时相、多光谱的数字影像成为可能。

第４６卷　第４期２０２４年４月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４６　Ｎｏ．４Ａｐｒｉｌ２０２４文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２４）０４ １１６７ ０７　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２３０１１９；修回日期：２０２３０４０７；网络优先出版日期：２０２３０５１９。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２３０５１９．１３３６．００６．ｈｔｍｌ基金项目：自然资源部矿山地质灾害成灾机理与防控重点实验室项目（２０２２ ０８）；陕西省自然科学基础研究计划（２０２３ ＪＣ ＱＮ ０２９９）；中央高校基本科研业务费（ＸＪＳ２２１３０７）资助课题 通讯作者．引用格式：陈雪梅，刘志恒，周绥平，等．基于ＨＲＮｅｔ的高分辨率遥感影像道路提取方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２４，４６（４）：１１６７ １１７３．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＣＨＥＮＸＭ，ＬＩＵＺＨ，ＺＨＯＵＳＰ，ｅｔａｌ．Ｒｏａｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｆｒｏｍｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓｂａｓｅｄｏｎＨＲＮｅｔ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２４，４６（４）：１１６７ １１７３．基于犎犚犖犲狋的高分辨率遥感影像道路提取方法陈雪梅１，２，刘志恒１，２， ，周绥平１，余　航１，刘彦明１（１．西安电子科技大学空间科学与技术学院，陕西西安７１０１２６；２．自然资源部矿山地质灾害成灾机理与防控重点实验室，陕西西安７１００５４） 摘　要：高分辨率遥感影像中，传统的道路提取方法存在着精度低、鲁棒性低的问题，提出基于高分辨率网络（ｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｎｅｔ，ＨＲＮｅｔ）实现高分辨率遥感影像道路分割。

对ＨＲＮｅｔ进行改进，将相同分辨率的ＨＲＮｅｔ子网的输出与输出层结果进行拼接并输入非局部块，两个损失函数Ｃｒｏｓｓ ｅｎｔｒｏｐｙＬｏｓｓ和ＤｉｃｅＬｏｓｓ用来解决道路数据集样本不平衡问题。

遥感图像中的道路提取及其应用遥感图像是一种可以从空中或卫星上获取的图像数据。

道路是城市交通网络中的关键组成部分。

在城市规划和交通管理方面，了解道路的分布和特征对于决策者和研究者来说都非常重要。

然而，由于城市道路在不断变化，因此传统的地面调查方法是不切实际的。

相反，遥感图像提供了一种有效的道路提取方法，其应用已经得到了广泛的研究和应用。

道路提取方法可以分为基于像素的方法和基于对象的方法。

在基于像素的方法中，图像中的每个像素被视为一个独立的点，并使用图像处理技术将道路像素从其他非道路像素中分离出来。

而在基于对象的方法中，则将图像中的道路作为一个独特的对象进行处理。

基于像素的方法简单而快速，但其准确性通常较低。

相反，基于对象的方法通常产生更准确的结果，但需要更多的计算资源和时间。

现代的道路提取算法通常是基于机器学习技术的。

机器学习是一种人工智能技术，其目标是使计算机能够通过对大量数据的学习来自动识别和分类不同类型的对象。

在道路提取中，机器学习技术通常使用已知道路和非道路像素的样本来训练模型，然后将此模型应用于其他遥感图像中的像素以分类道路和非道路像素。

道路提取的应用非常广泛。

例如，在城市规划方面，道路提取可以用于生成道路分布图和道路网络分析。

在交通管理方面，道路提取可以用于实时交通监测和交通控制。

在自动驾驶车辆和航空领域，道路提取可以用于车辆或飞机的自动导航。

尽管现代道路提取技术已经相当成熟，但该技术仍然存在许多挑战。

例如，道路提取算法通常受到照明条件、天气和遮挡等因素的影响。

在遥感图像中，道路在颜色、纹理、形状和边界等方面也很复杂，这会使道路提取更加困难。

总之，道路提取技术是现代城市规划、交通管理、自动驾驶车辆和航空领域中不可或缺的技术。

虽然该技术仍然存在许多挑战，但随着遥感技术和机器学习技术的不断发展，我们相信道路提取技术将会继续取得更加卓越的成果。