蔡紅玥，姚國(guó)清

(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)信息工程學(xué)院，北京 100083)

0 引言

道路是地圖繪制、路徑分析和應(yīng)急處理的重要基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)。目前，從遙感圖像中獲取道路信息還主要靠人工目視識(shí)別，而手工提取方法遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能適應(yīng)數(shù)據(jù)更新的速度。高分辨率遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來(lái)越引起人們的重視，如何結(jié)合高分辨率遙感圖像的影像特征和道路特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)道路的自動(dòng)化提取，已成為道路信息提取關(guān)注的焦點(diǎn)之一。模板匹配［1］和Snakes 模型［2］等傳統(tǒng)方法因僅依據(jù)像元的灰度特征，難以解決高分辨率遙感圖像的噪聲和“異物同譜”問(wèn)題。盡管基于紋理［3］和分層聚類等方法考慮了影像特征信息，但依然不能充分利用形狀和空間關(guān)系等影像特征。人工智能和計(jì)算機(jī)視覺(jué)知識(shí)方法是近些年發(fā)展的方向［4－5］，但尚處于研究中，離實(shí)際應(yīng)用還有一定距離。針對(duì)目前高分辨率遙感圖像城市道路提取技術(shù)［6－7］存在的問(wèn)題，本文提出基于改進(jìn)分水嶺算法的道路提取優(yōu)化方法。分水嶺算法能夠根據(jù)圖像固有的拓?fù)涞孛蔡卣鲗⒂跋穹指畛筛鱾€(gè)連通的封閉區(qū)域，使圖像轉(zhuǎn)化為影像基元的組織形式，彌補(bǔ)了基于像元分析的不足。對(duì)該算法易出現(xiàn)的過(guò)度分割問(wèn)題，本文采用了面向?qū)ο蠓椒ǎ?－9］，利用道路的幾何、拓?fù)涮匦院偷匚锏目臻g關(guān)系，修補(bǔ)了被斑馬線和陰影等細(xì)節(jié)信息中斷的道路;采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)［10－11］中常用的圖像優(yōu)化方法完善道路提取結(jié)果。結(jié)果證明本文方法對(duì)城市地區(qū)道路提取具有一定的實(shí)際意義。

1 研究方法

本文提出的道路提取優(yōu)化流程包括圖像預(yù)處理、圖像分割、道路特征優(yōu)化以及道路特征后處理(圖1)。

圖1 道路提取流程圖Fig.1 Flow chart of road extraction

1.1 圖像預(yù)處理

由于實(shí)驗(yàn)使用的QuickBird 原始圖像整體偏暗，因此首先使用直方圖均衡化來(lái)增大道路與周邊環(huán)境的差異;然后采用中值濾波處理，在保持圖像邊緣的同時(shí)有效去除椒鹽噪聲，以緩解分水嶺過(guò)度分割情況，減少跳躍性邊界的產(chǎn)生(圖2)。

圖2 QuickBird 圖像Fig.2 QuickBird image

1.2 圖像分割

圖像分割采用分水嶺算法，該算法為浸沒(méi)模型的區(qū)域生長(zhǎng)型分水嶺模型［12］，是通過(guò)選擇合適的局域同質(zhì)性閾值、剔除小面積集水盆、去除小斑塊和區(qū)域合并來(lái)進(jìn)行優(yōu)化的。局域同質(zhì)性閾值將梯度圖像中小于該閾值的像元視為局部極小值，各個(gè)局部極小值的連通區(qū)域?qū)?yīng)一個(gè)初始集水盆。隨著閾值的增大，相鄰的位于該閾值水平面以下的集水盆將被逐漸合并。其變化關(guān)系如圖3 所示。

圖3 局域同質(zhì)性閾值與區(qū)域數(shù)目關(guān)系Fig.3 Relationship between local homogeneity threshold and region number

根據(jù)分割狀況，可選取使集水盆增加與融合達(dá)到平衡的閾值(即圖3 中5～8 之間的值)，分割效果比較理想。此外，剔除無(wú)意義的小面積初始集水盆，也是緩解過(guò)度分割的另一個(gè)方法。

區(qū)域合并是緩解過(guò)度分割的經(jīng)典算法。本文通過(guò)最小面積閾值(MinRegion)和區(qū)域間最大平均灰度差(MaxGray_R)來(lái)約束合并過(guò)程，即如果分割結(jié)果中的最小區(qū)域小于MinRegion、且該最小區(qū)域與其各鄰接區(qū)域的最小灰度差小于MaxGray_R，則合并;否則不合并。

圖4 去除小斑塊規(guī)則Fig.4 Principle of merging small patches

分水嶺分割算法優(yōu)化前后的對(duì)比如圖5 所示。

圖5 分水嶺分割算法優(yōu)化前(左)后(右)對(duì)比Fig.5 Comparing between watershed segmentation algorithms before(left)and after(right)optimization

1.3 道路特征優(yōu)化

分水嶺變換將圖像分割為不同地物的影像基元。因道路具有較大的長(zhǎng)度及長(zhǎng)寬比，且交叉相連成網(wǎng)絡(luò)，并具有樹(shù)和陰影等背景特征，故采用面向?qū)ο蠓椒?，充分利用道路的幾何、拓?fù)?、輻射和上下文等特征?lái)進(jìn)一步優(yōu)化道路提取結(jié)果。選取的特性指標(biāo)有道路的長(zhǎng)度、長(zhǎng)寬比和矩形度，采用的方法是方向性延伸和遮擋處理算法。

1.3.1 面向?qū)ο?/p>

在面向?qū)ο蠓椒ㄖ?，道路的長(zhǎng)度、長(zhǎng)寬比和矩形度的計(jì)算都依賴于基元的最小外接矩形。最小外接矩形的計(jì)算方法如圖6 所示。

圖6 旋轉(zhuǎn)基元求最小外接矩形Fig.6 Minimum bounding rectangle calculated by rotating per-parcel

以基元初始水平外接矩形的中心點(diǎn)為軸，旋轉(zhuǎn)基元并計(jì)算不同旋轉(zhuǎn)角度下其水平外接矩形的面積，當(dāng)外接矩形的面積最小時(shí)，旋轉(zhuǎn)角度記為θ0;再將基元以角度θ0反轉(zhuǎn)，即可得到基元的最小外接矩形(圖6 中深灰背景的矩形)。本文以每次旋轉(zhuǎn)增加1°，共旋轉(zhuǎn)180°的方法來(lái)計(jì)算。道路斑塊中包含大量的道路交叉口，其長(zhǎng)度與建筑物相近，但建筑物的矩形度較高。矩形度為基元面積與最小外接矩形面積之比，是區(qū)別道路斑塊和建筑物的重要形狀指數(shù)。

1.3.2 方向性延伸

實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，道路基元在影像上的最大特點(diǎn)是有較長(zhǎng)的長(zhǎng)度，據(jù)此特性可以提取出道路的主干道。由道路中斷形成的道路斑塊在灰度和形狀特性上往往與其他地物區(qū)別不大;但由于道路是連通的網(wǎng)絡(luò)，曲率也有一定限制，所以道路斑塊在位置上基本處于道路主干道的延長(zhǎng)線上。根據(jù)上述原理，采用羅慶洲等［13］提出的方向性延伸法(圖7)對(duì)道路進(jìn)行提取。

圖7 方向性延伸方法示意圖Fig.7 Sketch map of directional extension method

在圖7 中，A 和B 為待判斷斑塊，C 為道路。經(jīng)細(xì)化在C 中心線端點(diǎn)O 的延長(zhǎng)線方向做一扇形(POQ)，扇形的掃描半徑(OP)和角度(∠POQ)由閾值確定。由圖7 看出，斑塊A 與扇形相交判定為道路，則斑塊B 為非道路;然后再對(duì)斑塊A 做相同處理，反復(fù)迭代，直至沒(méi)有新的斑塊歸入道路為止。

利用幾何和輻射特征提取出的主干道路和采用方向性延伸方法處理后的結(jié)果如圖8 所示。

圖8 主干道路提取結(jié)果Fig.8 Results of trunk road extraction

1.3.3 遮擋處理

由于道路沿線陰影和綠化帶的存在，常會(huì)使道路影像邊緣出現(xiàn)缺失。朱曉玲等［14］對(duì)此提出了遮擋處理方法:由于遮擋目標(biāo)與道路有公共邊，若公共邊占遮擋對(duì)象整個(gè)邊界的比例大于0.5，則將遮擋目標(biāo)歸為道路，并反復(fù)迭代(圖9)。

圖9 遮擋處理原理Fig.9 Principle of covering processing

這種方法雖然能夠填補(bǔ)缺失的道路，但由于將整個(gè)遮擋對(duì)象都視為道路，依然影響道路的規(guī)整性。本文采取與最小外接矩形計(jì)算方法相似的算法對(duì)遮擋處理進(jìn)行了優(yōu)化。首先檢測(cè)遮擋目標(biāo)與道路鄰接的所有像元，然后求出這些像元的最小外接矩形(圖9 中有斜線的矩形)，并將其作為道路。在道路彎曲程度不大的情況下，該方法的應(yīng)用效果較好，而且無(wú)論公共邊界占整個(gè)遮擋對(duì)象邊界的比例有多大，都可以將缺失的道路整齊填補(bǔ)。

1.4 道路特征后處理

利用面向?qū)ο蠓椒▋?yōu)化道路提取結(jié)果后，道路的主體信息已經(jīng)被提取出來(lái);再利用形態(tài)學(xué)等方法在不改變道路整體信息的情況下，對(duì)道路信息進(jìn)一步完善(包括填補(bǔ)空洞和連接中斷的道路等)。

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本思想是利用一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元量測(cè)和提取圖像中對(duì)應(yīng)的形狀，以達(dá)到對(duì)圖像分析和識(shí)別的目的。它主要用于圖像的邊緣檢測(cè)、形態(tài)分析、骨架化和圖像恢復(fù)重建等［15－16］。本文使用的方法有開(kāi)閉運(yùn)算、細(xì)化、裁剪和形態(tài)學(xué)重建。

圖像的離散性造成旋轉(zhuǎn)過(guò)程中出現(xiàn)孔洞，本文采用元素值為1 的3 像元×3 像元的結(jié)構(gòu)元進(jìn)行閉運(yùn)算(先膨脹、后腐蝕)來(lái)充填遮擋處理后道路信息中的空洞(圖10)。閉運(yùn)算還可以用來(lái)連接縫隙較小的道路中斷。

圖10 閉運(yùn)算填充孔洞Fig.10 Results of closing operation to fill holes

對(duì)于建筑與道路粘連的情況及孤立的非道路信息，首先用開(kāi)運(yùn)算(先腐蝕、后膨脹)將纖細(xì)處粘結(jié)的地物分開(kāi)，計(jì)算各區(qū)域的面積，最后將小面積區(qū)域剔除。用類似的方法將小面積背景區(qū)域賦值為道路，可填補(bǔ)道路孔洞。

此外，設(shè)計(jì)適當(dāng)長(zhǎng)度和方向的結(jié)構(gòu)元進(jìn)行形態(tài)學(xué)重建［17］以及使用全方位搜索開(kāi)閉運(yùn)算［18］可以進(jìn)一步刪除非道路信息。采用Hilditch 細(xì)化算法提取道路中心線后，裁剪算法［19］和剔除短線段［20］可去除多余的寄生分量，優(yōu)化方向性延伸的結(jié)果。

2 結(jié)果與分析

圖11(a)為0.6～0.7 m 空間分辨率的Quick-Bird 城市影像，道路提取結(jié)果如圖11(b)所示。

圖11 道路提取實(shí)驗(yàn)一Fig.11 Experiment Ⅰof road extraction

在道路提取實(shí)驗(yàn)中，提取主干道是道路特征提取的關(guān)鍵一步，要求在提取結(jié)果中盡量減少非道路信息的存在，因?yàn)楹罄m(xù)操作將依賴于本步驟的結(jié)果。另外，本實(shí)驗(yàn)將中等路段分為長(zhǎng)度大于25個(gè)像元和小于25個(gè)像元的基元。長(zhǎng)度大的中等路段主要因?yàn)榛叶炔町愇茨茉诘谝徊阶鳛橹鞲傻缆繁惶崛〕鰜?lái)，故優(yōu)先考慮這類道路;長(zhǎng)度小的路段與建筑物的相似度高，則利用形狀因子和矩形度加以判斷。從提取結(jié)果(圖11(b))可以看出，除部分長(zhǎng)度較短的支路和影像邊緣的道路有所遺漏外，大部分道路都被比較完整地提取出來(lái)。

另一組道路提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖12 所示。

圖12 道路提取實(shí)驗(yàn)二Fig.12 Experiment Ⅱof road extraction

3 結(jié)論與建議

實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的方法能比較準(zhǔn)確地提取出道路信息，對(duì)較復(fù)雜的道路環(huán)境也有很好的效果。改進(jìn)的分水嶺算法可以快速、有效地對(duì)遙感圖像進(jìn)行分割，并在一定程度上緩解過(guò)度分割現(xiàn)象;面向?qū)ο蠓椒ǔ浞掷昧说缆返膸缀魏屯負(fù)涞忍卣?，可用于完善道路的提取結(jié)果;二值形態(tài)學(xué)不僅能夠輔助上述方法的實(shí)現(xiàn)，還能夠進(jìn)一步優(yōu)化道路提取結(jié)果。

本文提出的道路提取流程還有很多方面有待進(jìn)一步完善。首先基于影像基元的分析方法依賴于圖像分割結(jié)果，本文沒(méi)有考慮圖像中的紋理信息，圖像也僅為灰度圖，緩解過(guò)度分割的優(yōu)化方法也較為簡(jiǎn)單，在合并規(guī)則與運(yùn)行速度上還有待提高;在面向?qū)ο蠓椒ㄖ?，沒(méi)有使用諸如支持向量機(jī)的分類器和知識(shí)庫(kù)，只是利用形狀特征進(jìn)行簡(jiǎn)單提取;道路的上下文特征也有待挖掘。如何利用這些信息輔助道路的提取，結(jié)合多方面和多領(lǐng)域的知識(shí)，使道路提取更智能和自動(dòng)化，是今后進(jìn)一步研究的內(nèi)容;如何建立有效的評(píng)估準(zhǔn)則對(duì)提取出的道路進(jìn)行準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)，也是需要研究的問(wèn)題。

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