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道路提取

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第四讲 城市道路的提取

第四讲 城市道路的提取

– （3）允许提取结果的回退操作
－城市遥感 ·第三章－
3.2 道路提取现状和流程
二、道路半自动提取策略
具体策略：
（1）在依次输入的人工点形成的各段内，以快速 的模板匹配和基于神经网络的优化计算快速提 取出道路特征的初始值； （2）基于平差模型的自适应模板匹配对每段进行 相对独立的提取，即提取各段的二次曲线； （3） 最后，由上述提取的结果作为初值，基于最 小二乘样条曲线提取算法对其进行精确定位。

平行线段不一定都是道路段，符合下列两个条件的平行线段才 是候选的道路段： 几何特征，宽度要在一定的范围之内 灰度特征，平行线段内的平均灰度应满足一定的范围限值
3.3 城市主要道路的提取方法
一、基于结构信息的侯选道路段提取
道路段的编组

在提取的过程中对每一道路段记录了如下参数： 道路段对象标识 平行线组的标识 标明是单平行线对（一对一的平行线对）还是多平行线 组 左平行线的个数 左平行线的集合 与左平行线的集合一一对应的平行距离集合 右平行线的个数 右平行线的集合 与右平行线的集合一一对应的平行距离集合 组织的标志，标明该道路段是否已被组织过
数 字 铁 路
数 字 校 园
3.1 城市道路特性
二、城市道路提取的作用
基于移动终端的空间信息服务
3.1 城市道路特性－难度
三、城市道路提取的难度 由于太阳光线被遮挡
航空、遥感影像上有阴 影是不可避免的
阴影
－城市遥感 ·第三章－
3.1 城市道路特性－难度
三、城市道路提取的难度
－城市遥感 ·第三章－
－城市遥感 ·第三章－
3.2 道路提取现状和流程
二、道路半自动提取策略

道路提取

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。

基于深度学习的高分辨率遥感影像道路自动提取研究

基于深度学习的高分辨率遥感影像道路自动提取研究

基于深度学习的高分辨率遥感影像道路自动提取研究1. 引言1.1 研究背景和意义随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像已经成为地理空间信息获取的主要手段。

从高分辨率遥感影像中自动提取道路信息，对于城市规划、交通管理、灾害监测等领域具有重要的应用价值。

然而，传统的基于图像处理的方法在道路提取中往往受到噪声、阴影、光谱变异等因素的干扰，难以实现高精度、高效率的自动提取。

深度学习技术的兴起为遥感影像道路自动提取提供了新的解决方案。

通过深度学习模型的学习和优化，可以从复杂的遥感影像中准确地提取出道路信息，大大提高了道路提取的精度和效率。

1.2 国内外研究现状国内外学者在基于深度学习的遥感影像道路提取方面进行了大量的研究。

早期的研究主要集中在利用卷积神经网络（CNN）进行道路提取，通过设计不同的网络结构和训练策略来提高提取精度。

近年来，随着全卷积网络（FCN）和U-Net等模型的提出，研究者开始尝试利用这些模型进行遥感影像的道路提取，取得了显著的效果。

此外，还有一些研究将深度学习与其他技术相结合，如条件随机场（CRF）、图模型等，以进一步提高道路提取的准确性。

1.3 研究目标和方法本文的研究目标是基于深度学习技术，设计并实现一种高精度、高效率的高分辨率遥感影像道路自动提取方法。

为实现这一目标，本文将采用以下研究方法：首先，对高分辨率遥感影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正、正射校正等步骤，以提高影像质量；其次，设计一种基于深度学习的道路提取模型，通过大量的训练数据对模型进行训练和优化；最后，对提取结果进行后处理和优化，以提高道路提取的准确性和完整性。

2. 高分辨率遥感影像数据预处理2.1 数据来源和特性本文所采用的高分辨率遥感影像数据主要来源于卫星遥感平台。

这些数据具有高空间分辨率、多光谱特性和丰富的地物信息。

然而，由于受到大气条件、传感器误差等因素的影响，原始遥感影像往往存在辐射失真、几何变形等问题，需要进行预处理以消除这些影响。

遥感图像道路提取方法综述

遥感图像道路提取方法综述

结论与展望
目前，遥感图像道路提取已经得到了广泛的应用和发展，但仍存在一些挑战 和问题需要进一步研究和改进，例如如何提高道路提取的精度和自动化程度、如 何处理复杂和动态的遥感图像等。未来的研究方向可以包括开发更加快速、准确 和智能的遥感图像道路提取方法和技术；研究更加精细和全面的遥感图像道路信 息表达和处理方式；探索遥感图像道路提取与其他相关领域（如自动驾驶、城市 规划等）的融合和应用等。
结论与展望
结论与展望
本次演示综述了遥感图像道路提取的方法和技术，介绍了图像处理和特征提 取方法、机器学习算法和应用、深度学习和神经网络技术以及其他方法和技术在 遥感图像道路提取中的应用效果及优劣。通过实验设计和数据集的准备，可以进 行不同方法和技术在遥感图像道路提取方面的精度、准确性和可靠性等方面的对 比和分析。
方法与技术
1、图像处理和特征提取方法
1、图像处理和特征提取方法
图像处理和特征提取是遥感图像道路提取的基本步骤之一。常用的图像处理 方法包括滤波、边缘检测、二值化、形态学处理等，能够去除噪声、突出道路特 征、提取道路边界等。常用的特征提取方法包括纹理分析、颜色特征提取、形状 特征提取等，能够提取出反映道路特征的多种特征向量。通过这些方法和技术的 综合应用，可以提高道路提取的精度和自动化程度。
2、机器学习算法和应用
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2、机器学习算法和应用
机器学习算法是一种基于数据驱动的方法，通过对大量数据进行学习，能够 自动识别和提取道路信息。在遥感图像道路提取中，常用的机器学习算法包括决 策树、支持向量机、神经网络等。这些算法能够根据图像的特征自动分类和识别 道路和非道路区域，并且可以对提取的道路信息进行优化和改进。
3、深度学习和神经网络技术

基于深度学习的遥感影像道路提取

基于深度学习的遥感影像道路提取

基于深度学习的遥感影像道路提取摘要：针对现有道路提取方法精度较差、一体化与智能化较低的问题，本文基于国产多源遥感卫星影像，基于大数据量采用U-Net、DeepLabV3、MultiTaskRoadExtractor模型进行道路模型的训练与测试，并对测试结果进行对比分析；基于小数据量采用MultiTaskRoadExtractor模型进行道路的训练与测试，并与大数据量MultiTaskRoadExtractor模型提取的道路进行对比分析。

实验结果表明：①MultiTaskRoadExtractor模型提取的道路优于U-Net、DeepLabV3模型，且提取道路所用的时间最短；②平坦的道路，不涉及复杂相交关系的道路，U-Net、DeepLabV3、MultiTaskRoadExtractor三个模型提取的道路完整性较好，差别不大；③F382影像基于MultiTaskRoadExtractor模型采用小数据量训练的道路模型提取该影像道路的效果较好，优于大数据量MultiTaskRoadExtractor模型提取的道路。

关键词：道路；U-Net；DeepLabV3；MultiTaskRoadExtractor；精度Road extraction from remote sensing images based on depth learning YANG Zhen（Engineering University of CAPF, Xi’an ,710086,China;）Abstract: In view of the problems of poor accuracy, integrationand intelligence of existing road extraction methods, domestic multi-source remote sensing satellite images were used. Based on large amounts of data, U-Net, DeepLabV3, MultiTaskRoadExtractor models were used to train and test road models, and the test results were compared and analyzed; Based on the small amount of data, the MultiTaskRoadExtractor model was used for road training and testing, and compared with the roads extracted from the large amount of data MultiTaskRoadExtractor model. The experimental results showed that: firstly, the road extracted by MultiTaskRoadExtractor model was better than U-Net and DeepLabV3 models, and it took the shortest time to extract the road; secondly, flat roads did not involve roads with complex intersection relationships. The integrity of roads extractedby U-Net, DeepLabV3 and MultiTaskRoadExtractor was good, and thedifference was little; thirdly, F382 image was based on the MultiTaskRoadExtractor model, and the road model with small data volume training was better than the road extracted by the MultiTaskRoadExtractor model with large data volume.Key words: road; U-Net; DeepLabV3; MultiTaskRoadExtractor; accuracy0 引言近年来，国产高分辨率遥感影像来源更丰富，时效性更强，分辨率更高，深度学习技术因其强大的鲁棒性和自学习能力在图像处理领域大放异彩。

基于遥感影像的道路提取方法研究

基于遥感影像的道路提取方法研究

基于遥感影像的道路提取方法研究基于遥感影像的道路提取方法研究摘要：道路提取是遥感图像处理中的重要任务，对于城市规划、交通管理和环境评估等方面具有重要意义。

本文对基于遥感影像的道路提取方法进行了研究与总结。

首先，介绍了遥感影像道路提取的背景和意义；然后，详细讨论了主要的道路提取算法，并进行了比较与评估；最后，给出了未来研究方向和存在的挑战。

1. 引言道路是城市交通系统的重要组成部分，准确提取道路信息对于城市规划、交通管理和环境评估等具有重要意义。

传统的道路提取方法通常需要耗费大量的人力和时间，并且对于大范围遥感影像的处理效果有限。

随着遥感技术的发展，基于遥感影像的道路提取方法逐渐成为研究热点。

2. 遥感影像道路提取方法2.1 基于阈值分割的方法阈值分割是最简单和直观的图像分割方法之一，它将图像中的像素根据其灰度值与预先设定的阈值进行分类。

在道路提取中，可以通过选择合适的阈值来将道路和其他背景区分开来。

但是，由于道路和背景在不同遥感影像中的灰度分布存在较大差异，单一阈值分割方法的适用性有限。

2.2 基于边缘检测的方法边缘检测是一种通过寻找图像中亮度变化的位置来检测目标边缘的方法。

对于道路提取，可以通过应用边缘检测算法来较好地提取道路轮廓。

边缘检测方法对于噪声敏感，因此在应用前需要对图像进行滤波预处理。

2.3 基于纹理特征的方法道路具有一定的纹理特征，如灰度分布、纹理方向和纹理密度等。

通过提取遥感影像的局部纹理特征，可以较好地将道路从其他区域中提取出来。

基于纹理特征的方法需要运用纹理描述子和机器学习等技术，对图像进行分类和判别。

3. 方法比较与评估针对道路提取方法，本文选择了一些代表性的算法进行了比较与评估。

实验结果显示，基于纹理特征的方法在提取道路时具有较好的准确性和鲁棒性，但是对于大规模遥感影像的处理速度较慢；基于阈值分割的方法简单有效，但在阈值选择上存在一定难度；基于边缘检测的方法对于噪声敏感，需要进行滤波预处理。

利用到路面提取道路中心线的方法

利用到路面提取道路中心线的方法一种常用的方法是利用图像处理技术进行道路中心线的提取。

以下将详细介绍一个基于图像处理的道路中心线提取方法。

首先，我们需要将道路图像转换为灰度图像。

灰度图像只包括灰度级别的像素，而不包括颜色信息。

这样做的目的是为了简化图像处理过程。

接下来，我们可以应用边缘检测算法，如Canny边缘检测算法，来检测道路图像中的边缘。

Canny算法通过计算图像中像素之间的梯度来检测边缘。

这些边缘通常代表了道路的边界。

然后，我们可以使用霍夫变换来检测道路的直线段。

霍夫变换将图像空间中的点转换为Hough空间中的直线。

通过在Hough空间中寻找累加值最大的直线，我们可以检测到道路的直线段。

接下来，我们需要从检测到的直线段中提取出道路中心线。

这可以通过计算直线段的中点来实现。

直线段的中点可以通过端点的平均值来计算。

这样，我们就可以得到道路的中心线。

然而，由于实际道路可能是弯曲的，直线段方法可能无法提取出所有的道路中心线。

为了解决这个问题，我们可以使用曲线拟合算法来近似道路的中心线。

常用的曲线拟合算法有最小二乘法和贝塞尔曲线拟合算法。

这些算法通过拟合一条曲线来逼近道路的中心线。

最后，我们可以利用形态学操作来对提取出的道路中心线进行进一步的处理。

形态学操作可以根据道路的特点来对道路中心线进行细化或者消除不必要的噪点。

总结起来，图像处理方法可以较为有效地提取道路中心线。

通过灰度化、边缘检测、直线检测、曲线拟合和形态学操作等步骤，我们可以得到比较准确的道路中心线。

然而，由于不同道路的特点各不相同，所以在实际应用中，需要根据具体情况进行适当的调整和优化。

基于Hough变换和路径形态学的城区道路提取

ＬＩ Ｘ ｉ ｏ． ｎ．ＬＩ ａ Ｕ ａ ｄａ Ｕ Ｙ ｎ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｏ ｕｅ ｃ ｎ ｅ ｎ ｆｒ ｔ ｎＴ ｃ ｎ ｌｇ ， ｉｏ ｉｇＮｏｍａ Ｕｎ ｖ ｒｉ ， ｌ ｎ １ ６ ８ ， ｈｎ ） Ｓ ｈ ｏ ｍｐ ｔ Ｓ ｉ ｃ ｄＩ ｏ ｍａ ｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｌ ａ ｎｎ ｒ ｌ ｉｅ ｓ ｙ Ｄａｉ ０ １ Ｃ ｉａ ｏＣ ｒ ｅ ａ ｎ ｉ ｔ ａ １
Ｈ ｕ ｈ变换 检测主要道路 的方向及 长度 ， ｏｇ 建立邻接 图 ， 根据邻接 图确定路径的方 向和长度 ， 这些确定的路径看作狭长但并非完全笔直 的 将
结构元素 。实验结果表 明，该 方法不仅 能够检测出直线道路信息 ，还能检 测出宽的弯 曲的道路及细长 的曲率 比较小 的道路信息 。
［ ｓｒｃ ！Ａ ｃ ｒｉｇｔ ｅｃ ａａｔｒ ｔ ｓ ｆ ｒａ ａ ｉｈｒｓｌｔ ｎｒｍｏｅｓｎｉｇｉ ｇ ，ｈｓｐｐ ｒ ｒｓｎｓａ ｐ ｒａｈｔ ｘ ａｔｈ Ａｂ ｔａ ｔ ｃ ｏｄｎ ｔ ｈｒｃ ｉｉ ｂ ｎｒ ｄｉ ｈｇ — ｏｕｉ Ｏｈ ｅ ｓｃ ｏ ｕ ｏ ｎ ｅ ｏ ｅ ｔ ｅｓ ｎ ｍａ ｅ ｔｉ ａｅ ｅｅ ｔ ｎａｐｏｃ ｅｔ ｃ ｅ ｐ Ｏ ｒ ｔ
ｕ ｂ ｎ ｒ ａ ｒ ｍ ｉ ｈ－ｅ ｏ ｕ ｉ ｎ ｒ ｍｏ ｅ ｓ ｎ ｉ ｇ ｉ ｇ ｓ ｂａ ｅ ｎ Ｈｏ ｇ ｒ ｎｓｏ ｄ ｐ ｔ ｒ ｏ ｏ ｙ ｒ ａ ｏ ｄ ｆ ｏ ｈ ｇ ｒ ｓ ｌ ｔ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍａ ｅ ｓ ｄ ｏ ｕ ｈ ｔａ ｆ ｒ ａ ａ ｈ ｍｏ ｐｈ ｌ ｇ ．Ｔｈ ｅ ｄ ｕｓ ｓ Ｈｏ ｇ ｒ ｎ ｆ ｍ Ｏ ｏ ｍ ｎ ｅ ｍ ￣ｏ ｅ ｕ ｈ ｔａ ｓｏｒ ｔ
构元素为直线 型结构元素 ，所以对于 曲率较大 的弯 曲道路不

道路提取——精选推荐

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。

基于ＨＲＮｅｔ的高分辨率遥感影像道路提取方法

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。

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国内外的研究现状
• 20世纪70年代，国外一些国家的机构和学者就对道路提取 进行了研究。国内起步比较晚，经过几十年的努力，针对 不同影像、不同空间分辨率、不同的道路模型等，出现了 许多新的理论和技术。由于遥感影像尤其是高分辨率的遥 感影像的目标细节的复杂性，现有的道路提取算法通用性 差，仅仅能运用与某些特定的场合，在自动道路提取技术 上不是很成熟。 • 道路提取的一些典型算法 1)基于线状特征的道路提取方法：这种方法主要是利用影 像上道路的线状特征和区域均质性特征提取道路。典型的 算法有：Snake模型方法、动态规划方法、模板匹配方法、 Hough变换方法等。
• 利用影像的分割技术是一个很好的提取道路信息的方法。 常用的图像分割方法有基于阈值的分割方法、边缘检测方 法、区域分割方法等。道路信息的提取液应该是图像分割 技术的应用。 • 阈值分割法是一种简单有效的图像分割法。它对物体与背 景有较强对比的图像分割特别有效。其基本原理就是：通 过设定不同的阈值，把图像的像素点分成若干类。设原始 图像为f(x,y)，按照一定的准则在该图像中找到特征值T， 将图像分割为两个部分，分割后的图象为：
• 图1来源谷歌地 球上一幅高分 辨率的遥感影 像。影像上的 主干道路比较 清晰。零散的 噪声点较少。 但是道路的边 缘信息不是很 明显，需要进 行图像增强来 突出道路信息。
图1 原始图像
这里选取两种方法进行影像增强：
• ①直方图均衡化 • 直方图修正是指增加影响像素值直方图分布来对影像进行 增强处理。经过直方图修正后，影像的像素值在各个级别 上都有分布，影像的像素值间的差距拉大，更容易表现细 节。 • 数字图像中灰度级别为rk的像素出现的频数（概率）：
• ③拓扑特征：理想条件下,各道路相互连通,形成道路网, 各道路仅存在两种可能性:一种是与另外一条道路相交;另 外一种就是由于单幅影像的覆盖范围有限,道路直接延伸 到影像的边界外。 • ④上下文特征:上下文特征是指与道路相关的特征和信息， 上下文信息包含全局意义上和局部意义上两类。全局意义 上,上下文特征提供了全局范围的信息。局部意义上,上下 文特征提供局部范围内的信息。 • ⑤功能特征:与铁路、水路、航空和管道等组成运输网络, 起到运输的作用，一般都具有指向,将乡村、城市、厂矿 等联系起来。
直方图处理后的二值图像
同态滤波处理后的二值图像
图5 阈值法处理后的二值图像（阈值为0.77）
• 通过对比两幅处理后的二值影像来看，两幅图像使用的是 相同的阈值处理方法，选取的是相同的阈值，但是处理后 的效果却差别很大。直方图处理后的二值图像道路信息比 较清晰，噪声点较少，并且道路与周边的地物分界明显。 而使用同态滤波方法处理的二值图像，道路信息相比来所 模糊了许多，有些细小的道路已经不明显了。而直方图处 理后的二值图像的道路信息就平滑的多。虽然增强后的图 像后者比前者要好，但是后者的二值凸显上的噪声点很多。 • 下边进行最后一步，使用图像分割技术的边缘提取算子进 行道路提取。

高分辨率影像提取道路的难点
• 高分辨率影像在提供更丰富的细节和高精度的数据的同时， 也是有缺点的。由于影像的分辨率的大幅提高，原本在低 分辨率影像上无法识别的地物变得清晰，提供更多的细节 的同时也增加了无关的噪声干扰。例如在道路两边的植物， 建筑物的阴影，道路上的车辆等，同时在高分辨率影像还 有的特点就是“同谱异物”，“异物同谱”的现象，这些 都增加了数据处理的难度。在进行影像的预处理中，这些 的无关的噪声点都必须考虑在内，这样就使处理难度增加， 效率下降，更使得一些好的处理算法的应用型收到局限。
高分辨率影像中道路的特征
• 遥感影像中的道路特征与其本身的材质和线状信息有关， 此外，在不同的分辨率的影像中道路的特征也是有所不同 的。遥感影像中道路的特征主要有以下几点： • ①几何特征：在遥感影像中，道路一般变现出具有一定宽 度和长度的带状区域。在一定的区域内，道路的宽度是一 定的，并且转向的弯曲度变化缓慢。 • ②辐射特征：理想条件下，道路在影像上所变现出来的灰 度基本是一致的或者在很小的范围内变化。但是现实中， 由于道路两旁的植物以及道路内的车辆、行人等的影像， 会使道路在影像上的灰度不均匀。这将不利于道路的提取。
2)基于面状特征提取的方法:常用的算法有面向对象的方 法,数学形态学的方法,图像分割方法,形状特征提取的方 法,基于知识的方法等。 3)基于线状特征与面状特征相结合的方法。
※这里主要想利用图像的分割方法提取道路。
利用遥感高分辨率影像提取道路的流程
影像预处理
影像校正
影像增强
几 何 校 正
辐 射 校 正
小波变换检测边缘
• 对于某些特殊的小波函数，小波变换的极大值对应着图像 的边缘点。在图像 f(x,y)，设 ( x, y ) 为一平滑函数，令：
2 ( x, y) ( x, y), ( x, y) ( x, y) x y
1
1 2 ( x , y ) 则 和 ( x, y)
b0 g ( x, y) b1
f ( x, y) T
f ( x, y) T
（1-1）
若取b0为黑，b1为白，即为图像的二值化。
•
图像经过低通滤波处理可以去除掉一些高频的噪声点， 再恰当的使用锐化高通滤波可以突出边缘特征，而道路信 息往往就是边缘信息。再将图像经过阈值处理算法，通过 选取合适的阈值，可以去除掉很多小的零散的噪声点，最 后使用边缘提取算法就可以提取出感兴趣的道路信息。在 整个过程中，较难处理的就是图像平滑过程中会隐去一些 边缘信息，而锐化过程又会增加很多不必要的噪声，再者 阈值的选取要是十分关键，现有的一些自动阈值算法，例 如迭代法、Otsu阈值法、一维、二维最大熵法等，都不太 理想。而根据一些经验的手动选取阈值效果更好一些。 • 下边就根据以上论述的道路提取流程，以实例验证一些算 法。
nk P ( rk ) N
（1-2）
式中，N为一幅影像中的像素中总数，nk为第k级灰度的像 素数，rk表示第k个灰度级，P（rk）表示该灰度级很出现 的相对频率。
图2 直方图均衡化增强
• ②同态滤波增强 • 同态滤波是一种在频域中将图像动态范围内进行压缩并将 凸显对比度进行增强的方法。它基于图像的成像模型。一 幅图像f(x,y)可以用它的照明分量i(x,y)及反射分量 r(x,y)来表示，即
f(x,y) = i(x, y) r(x,y)
(1-3)
根据这个模型可以使用下列方法把两个分量分别进行滤波。 如下所示：
f(x,y)---->In---->FFT---->H(u,v)---->FFFT-1---->Exp---->g(x,y)
利用同态滤波器增强的图像如图3：
图3 同态滤波增强
• 对于同一幅影像使用了不同的算法进行增强处理。由处理 结果可以看出，两种方法都起到了突出道路边缘的作用。 利用直方图均衡化方法对影响进行处理后，影像的增题亮 度增加，原本较暗的道路信息变得明显，但是由于直方图 处理是增题拉伸凸显的灰度，所以在原本较亮的地区周围 的地物也变得比较亮。 • 利用同态滤的方法对影像进行增强。效果也是很明显，与 直方图处理相比，仅仅是道路的信息更明显，这主要是因 为反射量在不同地物的交界处是急剧变化的。但是在道路 周围产生了许多细小的噪声点（图中近似绿色部分）。这 也噪声点对道路的提取将会造成障碍。
阈值法简化图像
• 增强后的图像仍然是灰度图像。将原本的彩色图像转换成 灰度影像有利于图像的处理。这里希望采用阈值法将处理 好的灰度图像转换成二值图像，二值图像只有黑白两色， 结构更简单，通过合理的选取阈值，可以去除掉一些不感 兴趣的信息，由于二值图像只有黑色和白色，目标与北背 景的对比度最大，更有利于边缘信息的识别。使用阈值法 变换的原理如式（1-1）所述。 • 这里选取的阈值是0.77，经过验证，选取阈值0.77效果最 好，但是不同的图像的阈值选取会有所不同。
利用高分辨率遥感影像进行道路 提取
高分辨率影像的特点
• 高分辨率影像的显著特点就是高空间分辨率和高 时间分辨率。 • 高空间分辨率：指的是空间分辨率在5m甚至1m一 下。可以显示更多的地物信息。 • 高时间分辨率：一般指卫星都是近极轨太阳同步 卫星，这样就使得采样周期变短，捕捉信息快速， 效率更高。
• 基于以上的道路特征，在进行道路提取是能够利用的道路 特征主要是集合特征和辐射特征。辐射特征是一个很好用 的识别特征，但是其他地物的干扰会影响到道路的灰度信 息。所以在影像的预处理时要尽可能的剔除掉无用的噪声， 然后结合道路的几何特征提取道路。
国际摄测量遥感大会

空 间 域 增 强
频 率 域 增 强
影像预处理流程
遥感影像道路提取方法
• 在遥感影像中对道路进行提取主要是利用了道路的线状特 征和辐射特征。线状特征也就是道路影像所表现出来的在 一定区域内具有一定宽度和长度，并且转向的弯曲度变化 较小。但是在大多数城市中，尤其是一些大城市，道路错 综复杂，路宽也是不定，道路两侧的建筑物、植物阴影也 是提取道路的一大障碍。而在乡村、城镇一些小的地方， 由于道路较少，直线较多，周边的干扰也比较少，所以相 对城市来说提取困难要小一些。 • 针对以上的一些困难，若是想能够得到好的道路信息，更 需要在把重点放在影像的预处理阶段，如何滤除掉无用的 信息以及增强感兴趣的信息尤为重要。
• 在影像的预处理阶段，暂不讨论影像的校正问题。重点是 在影像的增强和影像分割上。例如常用的空间域增强方法： 直方图均衡化，图像的直方图均衡化处理可以突出一些较 暗的道路影像信息，但是在突出影像信息的同时中不能忽 略增强影像所带来的一些负面影响——增加一些不必要的 噪声点。因为噪声点都是一些高频信号，表现在影像上是 一些较亮的离散的点，此时要考虑使用低通滤波去除这些 噪声点。常用的低通滤波方法有均值滤波、中值滤波、高 斯低通滤波等方法。 • 经过影像的预处理后理论上应该得到最大限度的滤除掉无 用的信息，留下的只是有用的感兴趣的信息，这里是道路 的影像信息。