基于形状特征的线状地物提取方法研究

2014-07-30王番梁建赵海见王天林

影像技术 2014年1期

王番，梁建，，赵海见，王天林

（1.信息工程大学地理空间信息学院，郑州 450052；2.75719部队，武汉 430074；3.78138部队，成都 610036）

随着遥感技术进入高速发展时期，对遥感影像上的丰富信息的获取和应用得到了不断发展［1］。遥感影像上兴趣目标的识别和提取是遥感图像处理的一个重要方面。线状地物作为遥感影像上最重要的典型地物之一，国内外对遥感影像上线状地物的提取作了深入的研究，取得了很多成果。由于遥感影像理解的复杂性，现有的提取算法的实用性、通用性离大规模实际应用的要求还有较大差距［2］。遥感影像上的线状地物主要有道路、河流、沟渠等，面状地物主要有植被、水域、居民地等。线状地物和面状地物的最大区别首先是形状特征，线状地物一般呈现为长宽比较大的矩形以及长条矩形组合起来的多边形，而面状地物一般呈现为不规则的多边形及长宽比较小的方形。下面通过对遥感影像分割结果中区域形状的判断，进行遥感影像上线状地物的提取。

1 形状特征

遥感影像上的线状地物主要有以下几种类型：①为连贯的长矩形线状地物。②为道路上的车辆或者河道中的船只使长条矩形线状地物上出现一些小矩形孔洞。③为由道路的交叉口，河流分支等形成的由几条长矩形组成的线状地物形状。④为弯曲道路或河流表现的弯曲矩形。⑤为道路和居民地等面状地物相连的情况。通过对常见线状地物形状的分析，可以得出一个共同的特点就是形状中总存在长宽比相对较大的矩形。因此，下面通过求取矩形长宽比来研究线状地物的提取。

2 线状地物提取

根据线状地物的形状特征，现结合以上五种线状特征，分别计算矩形的长宽比，设定阈值，对遥感影像进行线状地物提取。

2.1 长矩形

图1 长度、宽度计算示意图

实际得到的分割结果中区域不可能是规则的矩形，区域的边缘只是近似平行状态，因此得不到区域的实际长、宽大小。对于这种长矩形的形状简单性，可以获取其平均宽度和长度来进行形状判断。本文结合实验，设计了如图所示的长度、宽度计算方法：本文通过计算同一个区域中，在同一横轴上，区域两边边界点间的距离，再计算在一定阈值范围内的距离的概率大小，求取概率最大的距离段的平均距离，认定其为区域的宽度，区域长度用纵轴长度近似表示。如图1所示，W1，…，W7，…，Wn为某区域两边边界点间的横向距离，计算和某距离值（如W1）相差小于阈值（W）的距离个数N1，即各个距离段的个数，用每个距离段的个数N1除以距离个数N，得到各个距离段的概率值；概率值的大小反映了区域横向上两边边界距离相近程度，概率越大，说明该距离段的宽度较多，选取概率最大的距离段的平均距离作为区域宽度。在计算长宽比前，比较得到的长度、宽度大小，选取值大的为长度即可。同时，还需从纵向考虑，如此能够提取出弯曲度不大的矩形区域。

2.2 孔洞矩形

对于孔洞矩形的长宽计算，同样可以采用上面的计算方法，但是还需要多计算每个孔洞对应的长度，若孔洞长度相对整个区域长度的比值小于一定阈值，可以认定该区域为线状地物区域。在实际计算孔洞矩形的长度过程中，可以看到，遇到孔洞区域的时候，同一横轴上有两个或者多个宽度值，可以通过这个特征来获取孔洞的长度大小。

2.3 组合矩形

对于组合矩形的长度和宽度的计算，关键点是寻找到这些矩形之间的结点。通过计算矩形起始点或者结束点到结点的距离，及之间的宽度进行比较，判断其形状。对于这类矩形有横向的，也有纵向的，通过计算其中心线的结果可以得到启示。对于横向矩形，其横向中心线是离散的，纵向中心线是连续的，纵向矩形刚好反之。通过各连续中心线末端的位置，可以求取结点位置，再确定每个矩形的长度和宽度。