張國(guó)英，程益鈺，朱 紅

（中國(guó)礦業(yè)大學(xué) （北京）計(jì)算機(jī)系，北京100083）

0 引 言

在遙感影像處理中，線性目標(biāo)的檢測(cè)和提取具有重要的地位。在一幅遙感影像中，道路、機(jī)場(chǎng)跑道等都是重要的線性地物，因此線性目標(biāo)提取具有重要的意義。針對(duì)如何提取線性目標(biāo)的問(wèn)題，現(xiàn)在已經(jīng)有很多研究，但都有一定的不足。線性目標(biāo)檢測(cè)具有代表性的方法主要是聚類方法，代表方法有：朱昌盛等人運(yùn)用Hough變換，提出基于平行線對(duì)的線性目標(biāo)檢測(cè)［1］。這類方法具有較強(qiáng)的魯棒性，在檢測(cè)直線時(shí)，受噪聲和曲線間斷的影響特別小，其缺點(diǎn)是由于是全搜索，計(jì)算量和存儲(chǔ)量都很大，不利于實(shí)時(shí)處理。另外，潘建平等提出的基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的線性目標(biāo)檢測(cè)方法［2］，許華榮等人的基于最小二乘B樣條曲線的線性目標(biāo)檢測(cè)［3］，王義敏等的基于區(qū)域生長(zhǎng)的線性目標(biāo)檢測(cè)［4］和Yoshihiko的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線性目標(biāo)檢測(cè)［5］。其優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算不復(fù)雜，處理速度快，缺點(diǎn)在于跟蹤邊緣時(shí)不能處理有間斷的直線，邊緣檢測(cè)算法一定程度上制約這類算法的性能。

Hough變換［5－7］是一種用來(lái)在衛(wèi)星影像中提取線性目標(biāo)邊緣特征的簡(jiǎn)便而有效的方法。其原理是把在圖像空間中的直線檢測(cè)轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間里對(duì)點(diǎn)的檢測(cè)，通過(guò)在參數(shù)空間里進(jìn)行累加統(tǒng)計(jì)完成檢測(cè)任務(wù)。檢測(cè)直線時(shí)，對(duì)參數(shù)空間的二維數(shù)組累加統(tǒng)計(jì)，得到最大值所對(duì)應(yīng)的第一條直線，然后依次尋找次最大值對(duì)應(yīng)的其他直線，但在這個(gè)過(guò)程中容易重復(fù)檢測(cè)直線。另外，傳統(tǒng)Hough變換算法的處理對(duì)象是整幅圖像數(shù)據(jù)，導(dǎo)致計(jì)算量和存儲(chǔ)量都很大，不利于實(shí)時(shí)處理。Freeman編碼［9，10］是一種描述邊界的方法，用邊界方向作為編碼依據(jù)，一般描述的是邊界點(diǎn)集，只需保存起點(diǎn)和邊界鏈碼，即可描述目標(biāo)的形態(tài)。因此，用Freeman編碼描述每個(gè)區(qū)域目標(biāo)，大大簡(jiǎn)化了目標(biāo)區(qū)域，可以節(jié)省大量?jī)?nèi)存空間，并且同時(shí)保留了目標(biāo)的幾何形態(tài)，在衛(wèi)星影像中得到大量的使用。根據(jù)以上分析，本文以提取平行對(duì)線對(duì)為原型，分析了Hough變換和Freeman鏈碼提取直線的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了基于Freeman編碼的改進(jìn)Hough變換檢測(cè)線性目標(biāo)算法。

改進(jìn)后的Hough變換算法，其處理對(duì)象由整幅影像的數(shù)據(jù)改為圖像分割后各區(qū)域的邊界鏈碼數(shù)據(jù)。在尋找圖像中直線的時(shí)候，刪除已找到的直線鏈碼數(shù)據(jù)，繼續(xù)尋找后續(xù)其他直線，從而避免了重復(fù)的直線檢測(cè)。在檢測(cè)平行線對(duì)之前，對(duì)圖像進(jìn)行分割，然后對(duì)分割得到的各個(gè)區(qū)域使用Hough變換，這樣就能找出整個(gè)影像中所有平行線段，從而完成對(duì)所有線性目標(biāo)的檢測(cè)。最后，為了驗(yàn)證檢測(cè)出來(lái)的準(zhǔn)道路是否為實(shí)際道路，設(shè)計(jì)了平行線對(duì)模型算法，來(lái)提高提取的正確率。

1 Freeman 編碼

Freeman編碼是圖像處理中最基本的目標(biāo)描述手段。用不同斜率的8個(gè)方向基元來(lái)描述輪廓邊界，得到的編碼即為Freeman編碼。對(duì)任一閉合區(qū)域，從某個(gè)起點(diǎn)開(kāi)始，將邊界的走向按Freeman編碼的方式記錄下來(lái)，就形成連續(xù)的方向序列即為邊界編碼。數(shù)字化二值輪廓曲線用八方向Freeman鏈碼表示，可以形成n條鏈，每條鏈指向8個(gè)方向中的一個(gè)，即ai∈｛0，1，2，…，7｝。如圖1所示，其中i為像素索引值，ai表示由像素 （i）指向像素 （i＋1）的鏈碼方向，最終n條鏈的曲線鏈碼表示為

式中：S——邊界的起點(diǎn)像素，n——邊界點(diǎn)的個(gè)數(shù)。當(dāng)邊界閉合時(shí)，會(huì)回到起點(diǎn)，S可省略。

圖1 Freeman 鏈碼的方向取值

如圖2所示的圖像輪廓邊界，使用Freeman編碼表示則為：077666654533212122。

Freeman鏈碼檢測(cè)直線應(yīng)滿足3 個(gè)條件，請(qǐng)參見(jiàn)文獻(xiàn)［8］。Freeman檢測(cè)直線的一般過(guò)程是：對(duì)圖像進(jìn)行去噪、二值化處理后，使用上述的3個(gè)約束條件遍歷直線，來(lái)完成對(duì)直線的初步識(shí)別，后續(xù)通過(guò)直線段的合并操作能較好地檢測(cè)出直線段，不過(guò)該算法對(duì)噪音較敏感。

2 算法流程

圖2 閉合邊界的Freeman編碼

本文算法以平行線特征為依據(jù)，檢測(cè)衛(wèi)星影像中線性目標(biāo)主要按以下幾個(gè)步驟進(jìn)行。首先對(duì)采集到的遙感影像進(jìn)行平滑濾波預(yù)處理消除椒鹽噪聲，然后通過(guò)以灰度一致性為原則，像素生長(zhǎng)法為手段對(duì)圖像進(jìn)行分割，分割后得到的各個(gè)區(qū)域會(huì)具有各自的形態(tài)幾何特征和顏色信息。接下來(lái)使用Freeman鏈碼提取區(qū)域邊界來(lái)描述分割后的各個(gè)局部目標(biāo)，計(jì)算各目標(biāo)的面積、周長(zhǎng)、外接矩形的長(zhǎng)和寬及長(zhǎng)寬比、復(fù)雜度等幾何特征，去除面積較小、長(zhǎng)寬比小，復(fù)雜度偏小的區(qū)域目標(biāo)。最后，對(duì)剩下的區(qū)域的邊界鏈碼進(jìn)行Hough變換得到構(gòu)成線性目標(biāo)平行邊的直線。對(duì)檢測(cè)出來(lái)的準(zhǔn)平行邊，使用平行邊的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行鑒別，以確定其是否確實(shí)為平行邊。最后，根據(jù)得到的平行邊來(lái)確定線性目標(biāo)的位置。整個(gè)算法過(guò)程如圖3所示。

圖3 算法流程

2.1 雙邊濾波

本文采用式 （2）所示的雙邊濾波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波。雙邊濾波是一種非線性的濾波方法，是結(jié)合圖像的空間鄰近度和像素值相似度的一種折衷處理，同時(shí)考慮空域信息和灰度相似性，達(dá)到保邊去噪的目的，具有簡(jiǎn)單、非迭代、局部的保留邊緣特點(diǎn)，參見(jiàn)文獻(xiàn) ［11］。

雙邊濾波器中，輸出像素的值g（i，j）依賴于鄰域像素的值的加權(quán)組合

式中：z——中心點(diǎn)（k，l）的大小為 （2N＋1）× （2N＋1）的鄰域，權(quán)重系數(shù)w（i，j，k，l）取決于空間鄰近度因子

和亮度相似度因子

的乘積，即

雙邊濾波器受鄰域半徑N、參數(shù)σs和σr等參數(shù)控制。N 值越大，平滑作用越明顯；σs和σr分別為控制著空間鄰近度因子ws和亮度相似度因子wr的衰減程度的參數(shù)。

2.2 區(qū)域分割

本文采用基于生長(zhǎng)的分割方法，具體步驟如下：初始點(diǎn)集合A 為一個(gè)像素點(diǎn)，灰度平均值A(chǔ)vg 為當(dāng)前集合A 中所有像素點(diǎn)灰度值的平均值；點(diǎn)集合A 中像素點(diǎn)周圍鄰域的像素點(diǎn)作為候選點(diǎn)，如果候選點(diǎn)的灰度值和Avg 之差小于初始設(shè)定的閾值，則將該點(diǎn)加入點(diǎn)集合A 中，并更新Avg 的值。重復(fù)該步驟，直到?jīng)]有新的點(diǎn)加入，此時(shí)集合A 即為具有灰度一致性的區(qū)域。然后用Freeman鏈碼描述這個(gè)區(qū)域。

2.3 去除小目標(biāo)

結(jié)合道路特征，可根據(jù)幾何形狀篩分出道路段目標(biāo)。本文通過(guò)計(jì)算周長(zhǎng)C、面積S、長(zhǎng)寬比R、復(fù)雜度E 等幾何特征進(jìn)行小目標(biāo)的去除［12］。面積S 很小的區(qū)域可直接判定為干擾物體。長(zhǎng)寬比

式中：L——目標(biāo)區(qū)域的長(zhǎng)；W——目標(biāo)區(qū)域的寬；長(zhǎng)寬比R 較小的區(qū)域明顯也是干擾區(qū)域。

定義了復(fù)雜度

式中：C——目標(biāo)區(qū)域的周長(zhǎng)；S——面積；復(fù)雜度E 反應(yīng)了平面內(nèi)物體形狀的復(fù)雜程度。復(fù)雜度E 過(guò)小的區(qū)域也為干擾區(qū)域。根據(jù)這些幾何特征去除圖像中的小目標(biāo)。

2.4 平行線模型

平行線模型包括長(zhǎng)度特征和平行特征。①長(zhǎng)度特征，對(duì)于一條曲線來(lái)說(shuō)，不能簡(jiǎn)單地采用端點(diǎn)之間的距離來(lái)表示其長(zhǎng)度，應(yīng)該為其所包含像素的個(gè)數(shù)。構(gòu)成線性目標(biāo)的邊緣曲線具有一定長(zhǎng)度，定義線性目標(biāo)的長(zhǎng)度特征為

式中：C（L）為曲線L 所包含像素的個(gè)數(shù)，Tlength為線性目標(biāo)邊緣的最短長(zhǎng)度閾值。②平行特征，一般地，平行線的判斷依據(jù)是斜率，由于使用斜率時(shí)誤差較大，在本文中使用的是一種平行線對(duì)模型。對(duì)于兩條光滑的線L 與S，如果他們間的任一點(diǎn)在任意方向上到達(dá)L 與S的距離之和為定值。如果兩條直線L 與S同時(shí)滿足上述兩個(gè)條件，則認(rèn)為它們構(gòu)成一組平行線對(duì)，用L／／S表示。如圖4所示。

圖4 平行線對(duì)模型

圖4中，L和S為一對(duì)直線，現(xiàn)任意取這對(duì)直線內(nèi)部?jī)蓚€(gè)點(diǎn)A0和B0，｜A1A2｜和｜B1B2｜分別是A0和B0在取定的某個(gè)方向上 （圖4中的虛線方向）到直線L 與S的距離之和。若｜A1A2｜＝｜B1B2｜＝常數(shù)，對(duì)于所有的內(nèi)部點(diǎn)均成立，則可判定這兩條線為一組平行線對(duì)。

2.5 標(biāo)繪目標(biāo)

在統(tǒng)計(jì)參數(shù)域中的每一對(duì) θ，（ ）ρ 時(shí)，記錄參與統(tǒng)計(jì)這對(duì) θ，（ ）ρ 的所有點(diǎn)的x 坐標(biāo)，再根據(jù)得到的ρ 和θ，按求出的式 （9）將平行線上的像素點(diǎn) （x，y）用不同的顏色標(biāo)示出來(lái)，從而可以標(biāo)繪出線性目標(biāo)的位置

2.6 實(shí)驗(yàn)對(duì)比

圖5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

實(shí)驗(yàn)的硬件平臺(tái)：CPU 為Intel Core（TM），主頻2.8 GHz，內(nèi)存4GB。在相同的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)下，運(yùn)行耗時(shí)越少表示算法效率越高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比如下：①傳統(tǒng)Hough變換在提取平行線對(duì)的第二條直線時(shí)出現(xiàn)了重復(fù)檢測(cè)第一條直線的情況，而改進(jìn)后的算法不會(huì)出現(xiàn)重復(fù)檢測(cè)的情況并且可以準(zhǔn)確檢測(cè)出線性目標(biāo)的兩條平行邊。②在檢測(cè)平行線對(duì)的數(shù)量上，當(dāng)圖像中有多個(gè)線性目標(biāo)時(shí)，本文檢測(cè)算法能檢測(cè)出所有線性目標(biāo)的平行線對(duì)，而傳統(tǒng)Hough變換法只能檢測(cè)出最規(guī)則的那對(duì)平行線。③在檢測(cè)性能上，從表1可以看出，平行線對(duì)檢測(cè)算法優(yōu)于傳統(tǒng)算法，識(shí)別精度有了很大提高。在運(yùn)算耗時(shí)上，由于改進(jìn)算法只需對(duì)邊界鏈碼數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，大大降低了Hough 變換過(guò)程中的復(fù)雜度，使得本文檢測(cè)算法耗時(shí)更少。

表1 測(cè)試結(jié)果

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)采用Visual studio2010平臺(tái)開(kāi)發(fā)，實(shí)驗(yàn)中使用的遙感影像大小為580＊508，圖中的道路、隔離帶和車輛都可以很容易被人眼識(shí)別出來(lái)。使用本文算法識(shí)別道路的過(guò)程，如圖6所示。其中圖6 （a）為原始衛(wèi)星影像，圖6（b）是進(jìn)行中值濾波和圖像分割后得到的結(jié)果，圖6 （c）是使用基于區(qū)域生長(zhǎng)的灰度一致化方法去除小目標(biāo)得到的灰度圖像，圖6 （d）為對(duì)圖6 （c）中的灰度圖像進(jìn)行二值化后得到的結(jié)果，圖6 （e）為對(duì)二值圖像使用形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行膨脹、腐蝕和填充后的結(jié)果，圖6 （f）為Hough變換提取出平行線對(duì)后標(biāo)繪出線性目標(biāo)的位置。實(shí)驗(yàn)中，由于原始圖像中有樹(shù)陰遮擋、車輛等因素的干擾，導(dǎo)致分割后的圖像有很多孔洞，所以使用形態(tài)學(xué)方法對(duì)其進(jìn)行填充后才進(jìn)行后續(xù)平行線對(duì)的提取。從結(jié)果看，對(duì)于線條狀的線性道路目標(biāo)能被有效地提取出來(lái)，但對(duì)呈弧線型的彎曲支路，沒(méi)有提取出來(lái)，對(duì)提取這類彎曲的支路部分還需進(jìn)一步研究處理。

4 結(jié)束語(yǔ)

圖6 實(shí)驗(yàn)處理過(guò)程

在總結(jié)現(xiàn)有線性目標(biāo)檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，本文根據(jù)遙感影像中線性道路具有寬度一定、灰度一致、道路有一定的長(zhǎng)度等特征提出了一種結(jié)合Freeman鏈碼和Hough變換的道路檢測(cè)算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，改進(jìn)后的算法，效率高、計(jì)算結(jié)果更精準(zhǔn)、允許少數(shù)點(diǎn)的擾動(dòng)、內(nèi)存使用上更靈活、適用性強(qiáng)。但是，在檢測(cè)路面噪聲信息較多、局部灰度變化較大的影像中道路時(shí)，其性能會(huì)受到明顯影響。另外，該算法僅適合檢測(cè)直線形道路，在道路寬度忽然改變的情況效果也不是很好，這些都有待改進(jìn)。

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