趙泉華，常 波，王 玉，李 玉

(遼寧工程技術(shù)大學(xué)測繪與地理科學(xué)學(xué)院遙感科學(xué)與應(yīng)用研究所，遼寧 阜新 123000 )

結(jié)合模糊分割和遺傳算法的航空影像車輛提取方法

趙泉華，常 波，王 玉，李 玉

(遼寧工程技術(shù)大學(xué)測繪與地理科學(xué)學(xué)院遙感科學(xué)與應(yīng)用研究所，遼寧 阜新 123000 )

利用高分辨率遙感影像實(shí)現(xiàn)道路車輛監(jiān)測在交通管理系統(tǒng)中占有重要地位，然而受成像條件及車輛本身顏色多樣性的影響，很難從遙感影像中直接提取道路車輛。為此，本文提出了一種結(jié)合遺傳算法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感影像道路車輛提取方法。首先利用模糊聚類方法建立影像分割模型，并利用遺傳算法對其進(jìn)行求解，從而實(shí)現(xiàn)影像中道路、車輛及環(huán)境的精確分割；然后對分割結(jié)果中不同層進(jìn)行賦值,實(shí)現(xiàn)分割結(jié)果的二值化;最后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作從分割的道路—車輛的二值結(jié)果中剔除道路，從而實(shí)現(xiàn)道路車輛的提取。利用本文方法對航空影像進(jìn)行了道路車輛提取試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法不僅能夠準(zhǔn)確識別地面車輛位置，還能精確提取其輪廓線。

目標(biāo)提取；車輛邊緣；遺傳算法；航攝影像；模糊分割

作為圖像處理的重要內(nèi)容，目標(biāo)提取已有廣泛的應(yīng)用，如房屋[1]、道路[2-3]、植被[4]等的提取。道路車輛提取作為目標(biāo)提取中的重要任務(wù)之一，在監(jiān)測道路車流量、車流密度等交通管理方面具有獨(dú)特的潛在應(yīng)用價(jià)值。近年來，隨著無人機(jī)航測技術(shù)的發(fā)展，獲取高分辨率遙感影像的成本越來越低，相比于利用固定放置的傳統(tǒng)道路信息采集系統(tǒng)獲取交通信息，利用遙感手段的交通信息獲取方式具有更好的應(yīng)用前景。目前，已有很多遙感道路車輛提取方法，主要分為基于顯式[5]和隱式模型[6-8]兩類。

針對小型車輛在遙感影像中細(xì)節(jié)信息不充分的問題，Jeon等[5]提出了一種基于顯式模型的目標(biāo)匹配方法，即選取影像的部分車輛作為模板，并設(shè)置匹配度，篩選出符合模板信息的區(qū)域標(biāo)記為車輛，從而實(shí)現(xiàn)車輛提取。該方法雖能提取影像中車輛數(shù)量及其位置信息，但由于背景環(huán)境復(fù)雜，影響匹配結(jié)果，導(dǎo)致提取精度較低。

顯式模型目標(biāo)提取方法不能大范圍提取車輛目標(biāo)。為此，研究者提出通過檢測車輛與背景環(huán)境間紋理及光譜特性的差別實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)提取的隱式模型方法。Stefan等[9]利用層次模型描述車輛在不同層次中的細(xì)節(jié)特征，同時(shí)結(jié)合車輛與其周圍地物的鄰域關(guān)系，對大范圍城市遙感影像進(jìn)行車輛提取。該方法雖然能提取車輛信息，但需要預(yù)先獲取道路的光譜反射信息。

目前，還沒有可精確提取高分辨率航攝影像道路車輛的有效方法。為此，本文提出一種結(jié)合遺傳算法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的目標(biāo)提取方法。首先，采用遺傳算法對航攝影像進(jìn)行優(yōu)化分割，利用其較強(qiáng)的魯棒性弱化影像噪聲對算法穩(wěn)定性的影響，從而提高分割精度；然后，運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法處理其分割影像，平滑無關(guān)信息；最后利用一階微分算子，精確提取道路車輛的邊界輪廓。

1 算法描述

1.1 初始分割

首先對影像進(jìn)行分割,設(shè)Z={zi(xi,yi),i=1,2，…,n}為彩色航空影像，其中，i為像素索引，zi=(zir,zig,zib)為像素i的彩色矢量，zir、zig、zib分別為zi的紅、綠、藍(lán)分量，(xi,yi)∈D為像素i的格點(diǎn)位置坐標(biāo)，D為影像域，n為像素?cái)?shù)。

為了刻畫像素對目標(biāo)類的類屬性，其模糊隸屬度定義為

(1)

式中，β為模糊因子，β越大表示算法模糊程度越大；μ(uj,zi)為聚類中心uj與zi的相似度

(2)

式中，t1和t2為給定常數(shù)；d(uj,zi)為向量uj和zi間的距離；θ(uj,zi)為兩向量間夾角，表示如下

(3)

(4)

式中，l({r,g,b}為彩色分量索引。

為了實(shí)現(xiàn)最優(yōu)模糊分割，需建立約束E和U的模糊目標(biāo)函數(shù)

(5)

最小化式(5)，可求得最優(yōu)模糊類屬矩陣和聚類中心集，以實(shí)現(xiàn)圖像的初始分割，即

(6)

1.2 基于遺傳算法的目標(biāo)函數(shù)解

1.2.1 構(gòu)建初始種群

用遺傳算法迭代求解目標(biāo)函數(shù)的重點(diǎn)在于給定初始種群Po(0)。本文首先采用顏色直方圖獲取圖像的候選聚類中心集，再由候選聚類中心集構(gòu)建初始種群Po(0)[13]，如圖1所示。

圖1 顏色空間劃分

首先獲取圖像的顏色直方圖，將RGB顏色空間沿R、G、B軸離散化為N(N=NR×NG×NB)個顏色塊bin，圖1是離散化的顏色空間，每個bin在離散化空間中的位置為(R,G,B)。按照R→G→B的順序?qū)γ總€bin進(jìn)行編號，則任意bin的索引k表示為

(7)

式中，R=0,1,…,NR-1；G=0,1,…,NG-1；B=0,1,…,NB-1，表示bin在離散化顏色空間的位置。則圖像中值為zi(zir,zig,zib)的像素所在bin為

(8)

(9)

由此得到表征彩色圖像顏色分布的離散直方圖H。假定圖像類別數(shù)為c，認(rèn)為聚類中心存在于H中峰值最高的c個bin中，在這c個bin中分別隨機(jī)選取一個彩色矢量作uj為聚類中心，構(gòu)成聚類中心集U={uj:j=1,…,c}。

圖2 c個聚類中心矢量組成的染色體Um

1.2.2 遺傳操作

為了獲得最優(yōu)種群，對任意代種群Po(τ)需經(jīng)遺傳操作，演變出下一代種群Po(τ+1)。每次迭代遺傳演變由3種遺傳操作完成，即選擇、交叉和變異操作。

(10)

1.2.3 圖像分割

上述遺傳操作經(jīng)過T次迭代后，生成的種群為Po(T)。從Po(T)中選取適應(yīng)度最大的染色體作為最佳聚類中心集

(11)

(12)

式中，Li為像素i的類屬標(biāo)號，而L={Li:i=1,2，…,n}表征圖像Z的最優(yōu)分割。

1.3 基于形態(tài)學(xué)的車輛提取

1.3.1 道路提取

將分割影像L中道路及其誤分像素賦值為0，其他像素賦值為1，得到二值道路分割層影像L1。

為了恢復(fù)車輛在影像分割過程中所丟失的細(xì)節(jié)信息，對影像進(jìn)行簡單的二值形態(tài)學(xué)膨脹，使車輛恢復(fù)原始形態(tài),再采用二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的開運(yùn)算，消除車輛導(dǎo)致的道路分割層中幾何噪聲。由于車輛多為矩形目標(biāo)，故設(shè)置方形結(jié)構(gòu)元的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作更符合車輛的形態(tài)特性。對L1進(jìn)行膨脹運(yùn)算得到車輛信息完整的影像L2,對其進(jìn)行二值開運(yùn)算，得到去噪二值影像L3，道路上的車輛被視為幾何噪聲被濾掉，保留完整的道路體，即所需的道路層影像。

1.3.2 車輛提取

道路車輛在分割結(jié)果的道路層影像L2中表現(xiàn)為幾何噪聲，因此L2包含了道路車輛的完備信息，為了提取道路車輛不必關(guān)心對其他地物類型的分割情況。L2消噪后道路層影像為L3，兩者的差異僅僅在于車輛部分，因此將L2和L3相減即可獲取車輛影像。

1.3.3 車輛輪廓線提取

由于獲取的車輛層二值影像已經(jīng)完成了對噪聲的濾除，并且車輛與背景間具有明顯顏色差異，故直接利用Roberts算子提取邊緣[15-16]。

2 結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證該算法的可行性及有效性，對航攝影像進(jìn)行道路車輛提取試驗(yàn)。圖3(a)為130×130像素、分辨率為0.15 m的城區(qū)道路的原始圖像，人為給定聚類數(shù)c為2。設(shè)置參數(shù)t1、t2分別為經(jīng)驗(yàn)值0.000 1和0.2，概率pc為0.5，變異概率pm為經(jīng)驗(yàn)值0.2，最大迭代次數(shù)為30，種群大小K為40，利用顏色直方圖優(yōu)化的遺傳算法對圖3(a)進(jìn)行圖像分割，其結(jié)果如圖3(b)所示。通過圖3(b)可以看出，全部車輛可以與周圍地物區(qū)分開，且分割精度較高。將分割結(jié)果進(jìn)行二值化，得到二值影像，如圖3(c)所示。在圖3(c)中，除車輛和道路信息外，還存在部分斑點(diǎn)噪聲。圖3(d)為對二值影像進(jìn)行膨脹處理的結(jié)果，消除了斑點(diǎn)噪聲，并恢復(fù)了車輛的原始形態(tài)。圖3(e)為將車輛看作噪聲進(jìn)行開運(yùn)算處理的結(jié)果，可以看出，車輛在道路體上造成的空洞被成功填補(bǔ)且道路及周圍背景都保留了的原有特性。將圖3(d)與圖3(e)相減，得到如圖3(f)所示的二值影像，其中黑色區(qū)域?yàn)樘崛≤囕v，白色區(qū)域?yàn)闊o關(guān)背景。利用Roberts算子提取出車輛的輪廓線，結(jié)果如圖3(g)所示，可以看出，車輛邊界都被成功捕獲且無遺漏。為對提出算法進(jìn)行定性評價(jià)，將車輛輪廓(電子版中為紅色線)疊加到原始影像(圖3(a))上，結(jié)果如圖3(h)所示，可以看出，絕大多數(shù)車輛輪廓與原圖匹配成功，且能完美擬合。

為進(jìn)一步驗(yàn)證提出算法的優(yōu)越性，利用Canny邊緣檢測算法和ENVI軟件中基于規(guī)則的目標(biāo)提取方法對試驗(yàn)圖像進(jìn)行車輛目標(biāo)提取對比試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果如圖3(i)—(j)所示。兩種對比算法在提取車輛輪廓的同時(shí)，并不能有效去除道路的影響，并且提取出的車輛輪廓線也不能很好地表述車輛形態(tài)。對3種算法提取的相應(yīng)車輛信息進(jìn)行定量精度分析，包括識別目標(biāo)總數(shù)、識別車輛數(shù)、識別車輛比例、實(shí)際車輛數(shù)、車輛提取精度，并且以人工獲取的車輛輪廓為模板圖像，進(jìn)行提取車輛輪廓的重合精度分析，其中重合精度是試驗(yàn)提取的車輛輪廓與模板中車輛輪廓重疊像素?cái)?shù)與提取的像素總數(shù)的比值。該值不僅可以反映提取車輛的準(zhǔn)確性，又考慮了無關(guān)地物的影響，能對提取精度進(jìn)行充分的評價(jià)。結(jié)果見表1。通過表1可以看出，傳統(tǒng)的Canny算法和基于規(guī)則的目標(biāo)提取方法的輪廓重合率較低，且都識別了過多無關(guān)地物目標(biāo)，導(dǎo)致識別車輛比例略低于本文算法；而利用本文算法不僅能識別所有車輛，并且較好地去除無關(guān)地物的影響，與模板重合率在85%以上，更能準(zhǔn)確描述車輛的位置信息。通過對比，可以說明本文算法的優(yōu)越性。

圖3 試驗(yàn)影像

3 結(jié) 語

遙感影像作為交通管理的信息來源，具有觀察范圍廣、觀測周期短等優(yōu)點(diǎn)。利用車輛信息的自動提取技術(shù)可以快速測量路段車流密度，獲取高速路段出現(xiàn)擁堵或事故情況時(shí)的交通信息，以及根據(jù)車輛長寬比自動識別不同類型車輛。針對遙感影像的道路車輛提取問題，本文提出一種結(jié)合遺傳算法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的目標(biāo)提取方法。相比于傳統(tǒng)遺傳算法隨機(jī)生成初始種群的方法，本文利用影像的顏色直方圖構(gòu)建初始種群，以實(shí)現(xiàn)聚類中心優(yōu)化，從而大大縮減了目標(biāo)函數(shù)收斂的時(shí)間，提高了算法的效率，再采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法對車輛進(jìn)行提取。該方法不僅能消除影像中的細(xì)小噪聲，還彌補(bǔ)了影像分割所缺失的信息，有效且高精度地提取出車輛信息，為智能交通管理提供高效準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來源。

表1 精度分析

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Fuzzy Segmentation and Genetic Algorithm Based Road Vehicle Extraction Method from High Resolution Aerial Image

ZHAO Quanhua,CHANG Bo,WANG Yu,LI Yu

(The Institute for Remote Sensing School of Geomatics，Liaoning Technical University, Fuxin 123000,China)

Nowadays, vehicle object extraction of remote sensing image and its potential applications become a hot topic. However, the optical information of vehicles is seriously weakened by a series of factors, such as environment and the velocity of the vehicles, so that the extraction accuracy of vehicles is accordingly reduced. To this end，a vehicle extraction method of remote sensing image using genetic algorithm and mathematical morphological operation has been proposed. First, a pre-clustering operation of remote sensing image is done by using histogram-based technique, and optimizing the initial cluster centers applied the genetic algorithm to improve the accuracy of segmentation results. Then, the mathematical morphological operation is used to extract the edges of vehicles. The aerial images are tested to extract vehicles using the proposed approach. The experiment results show that this method can identify the situation of vehicles on the ground as well as extract the contour line accurately.

object extraction; vehicle extraction; genetic algorithm; aerial images; fuzzy segmentation

趙泉華，常波，王玉,等.結(jié)合模糊分割和遺傳算法的航空影像車輛提取方法[J].測繪通報(bào)，2017(8)：62-66.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0255.

2016-12-20;

2017-03-03

國家自然科學(xué)基金(41301479)；大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項(xiàng)目(201510147005)；遼寧省自然科學(xué)基金(2015020090)

趙泉華(1978—)，女，博士，副教授，主要研究方向?yàn)殡S機(jī)幾何、空間統(tǒng)計(jì)學(xué)、模糊集理論等在遙感圖像建模、解譯及海洋環(huán)境遙感中的應(yīng)用。E-mail: zqhlby@163.com

常 波。E-mail:953416733@qq.com

P237

A

0494-0911(2017)08-0062-05