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《基于卫星数据的路上桥梁提取方法》：该文是关于卫星数据论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。

摘要：本文提出了一种针对高分辨率遥感影像上路上桥梁的提取方法.通过沿道路骨架线对路域范围内的影像进行边缘检测,对检测出的二值化边缘结果进行矢量化,去除道路两边的防护带、道路上的车辆、道路绿化带、交通标志线等的干扰,并利用桥梁本身阴影干扰的去除等确定路上桥梁平行边.利用路上桥梁的特征对检测出的桥梁进行定位,获取到桥梁位置、长度、宽度、方位等信息.对韶山Pleiades影像做实验进行验证,结果表明本文算法对路上桥梁目标的提取是非常有效的.

关键词：目标识别高分辨率遥感影像路上桥梁边缘检测

中图分类号：S975 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）05（c）-0065-02

桥梁是重要的人工建筑之一,它的检测和识别,对于GIS数据获取、地图更新及桥梁建设辅助监管都有非常重要的意义.桥梁分为水上桥梁和路上桥梁.目前已有算法大都是针对水上桥梁目标进行的,这些算法主要采用自上而下的知识驱动的识别方法,即先利用先验知识建立识别目标的模型,根据假设有目的性地进行分割、标记和特征提取,然后再进行进一步的目标检测[1].这些算法对于高分辨率影像上路上桥梁的提取有一定的参考意义,但道路上的桥梁其图像的地表情况复杂多变,建筑物、道路两边的防护带、道路上的车辆、道路绿化带、交通标志线、标志牌、广告牌等因素都会干扰桥梁的提取,目前还没有一套针对于道路上桥梁提取的完善算法.

1 路上桥梁识别的特征分析

为有效地识别出遥感影像中的路上桥梁目标,其关键在于如何提取出路上桥梁在遥感图像中所表现出来的特征[2].总结做到出路上桥梁主要有如下特征：（1）桥身悬空,除支撑的桥墩、拉索外,桥身与地面其他物体没有接触,在影像上呈现的就是桥身和周围区域具有明显的边缘分界线,即使是上下两条公路间的立交桥在交汇处也由于光照的影响存在明暗差别.（2）桥梁内部灰度值基本上没有大的变化,具有局部平均性,整体桥梁的灰度变化也不大,具有同一性[2].（3）桥梁在影像上成像的形状为长矩形,有一对与道路相交但不一定垂直于道路的近似平行边.（4）桥梁表现在高分影像上具有一定的宽度, 一般为几个像素.（5）横跨在道路上.其中（1）和（2）是路上桥梁的辐射特征,（3）和（4）是路上桥梁的几何特征,（5）是路上桥梁的功能特征.充分利用这些特征,针对性地制定不同准则,提出一种合理的路上桥梁的提取方法.

2 路上桥梁识别算法及实现

本文针对高分辨率可见光影像的成像特点及其分辨率以及路上桥梁目标的主要特征, 提出了一种基于多元信息的道路上桥梁的提取方法.首先取一定大小的滑动窗口跟踪道路骨架线进行Canny边缘检测,检测出路域范围内的边缘信息.然后对检测出来的边缘进行矢量化,做到到矢量线集合,再利用准则去除无效线段,最后检测桥梁平行线,识别桥梁目标,确定桥梁的各参数.算法的总体框架如图1所示.

2.1 边缘检测

图像的边线是图像的最基本的特征.桥梁最显著的特征是有一对平行线.本文尝试从边缘检测入手来分析确定桥身的外边缘线.边缘通常是利用一阶、二阶导数来计算亮度值的突变性进行检测,Sobel、Roberts、LOG和Canny等是主流的计算亮度值突变性的算子.

道路上的桥梁多与道路的对比度不高,边缘相对较弱.相比于Sobel、Roberts、LOG,Canny边缘检测采用高低阈值来提取边缘,然后把高阈值图像中的边缘连接成轮廓,当连接时到达轮廓的端点时,在低阈值图像上找可以连接的边缘,不断收集,直到所有的间隙连接起来为止.Canny算子能够准确定位桥梁边缘线突变信号.因此,选定Canny算子作为本文的边缘检测算子.

为避免影响上道路以外的建筑物、植被、水系等的影响,又因为路上桥梁位于路域范围内,我们可以通过滑动窗口法跟踪已有的道路矢量数据,对路域范围内的图像进行边缘检测.为保证路上桥梁能够被完全检测出来,这里滑动窗口的长宽为1.5倍的道路宽度.这样既进一步约束桥梁检测的范围,更快速准确地检测出桥梁边缘.

2.2 边缘矢量化

为了更好地分析桥梁的几何特征线可以将二值化的边缘图像进行矢量化,做到到一系列的边缘矢量线,为后面无效线段的去除、桥梁线的直线拟合等提供边缘线段的边缘点集合.本文的边缘矢量化是基于ArcGIS Engine的开发环境,利用开发中的GP工具,对检测出的边缘二值化影像进行矢量化,做到到对应的矢量文件.

2.3 无效线段去除

路域范围内的影像地物类型比较复杂,在边缘提取之后, 会做到到大量的干扰路上桥梁识别的无效边缘线条, 因此在检测桥梁平行线检测之前必须去掉那些影响桥梁检测的无效线段.具体的干扰因素有车辆、树木、交通标志线、标志牌、广告牌、个别桥梁上的栏杆、桥梁自身的阴影等.

2.4 检测平行边

通过无效线段的删除,我们获得潜在的桥梁平行线段,但这些线中可能还存在虚景,因此在识别之前需对已获得的边缘线进行进一步证实.由于桥梁的两条边缘表现的并不是理想的平行线,且桥梁具有一定的宽度,因此可以通过提取一定范围内近似平行的边缘直线段,进行虚景的进一步剔除.

2.5 桥梁识别

经过无效线段的去除后,可以对桥梁边线进行配对.从记录下来的第一条边缘线开始,相邻的两条线可以确定一座桥梁,其与道路中心线的交点分别为B1（x1,y1）和B2（x2,y2）.

（1）桥梁位置的确定：

（1）

（2）橋梁方位的确定：桥梁边线对的方位角取平均即为桥梁方位.

（3）桥梁宽度的确定：桥梁边线的斜率求做到后,根据桥梁两边线的中点,构建两平行线的直线方程,求两线之间的距离即为桥梁的宽度.

（4）桥梁长度的确定：桥梁长度的计算原理为以桥梁位置点为起始点,在两条桥梁边线之间的图像上,按照区域的一致性进行生长做到到.

3 实验

本文提出的识别方法在VS2008+ArcGIS Engine环境中实现,图2为韶山Pleiades遥感影像部分实验区的识别结果.

4 结语

本文提出一套基于多元信息的高分辨率遥感影像道路上桥梁的提取技术.算法针对桥梁的主要特征,建立桥梁识别的准则方法,以道路区域作为识别区域,沿道路中心线进行检测.将检测范围限制在道路中心线附近,有利于检测效率和结果的提高；将Canny边缘检测后的边缘进行矢量化,有利于虚景线的删除计算,快速准确确定桥梁边缘线.道路上桥梁的识别为地图提供直接快速的动态更新,为市政规划等提供辅助性的参考.

参考文献

[1]吴皓,刘政凯,张荣.TM图像中桥梁目标识别方法的研究[J].遥感学报,2003,7（6）：478-484.

[2]吴樊,王超,张红,等.基于知识的中高分辨率光学卫星遥感影像桥梁目标识别研究[J].电子与信息学报,2006, 28（4）：587-591.

[3]雒涛,郑喜凤,丁铁夫.改进的自适应阈值Canny边缘检测[J].光电工程,2009,36（11）：106-117.

[4]邱洪刚,张青莲,陆绍强.ArcGIS Engine开发从入门到精通[M].北京：人民邮电出版社,2010：184-188.

[5]李桂芹,尹东薛,晨荣.基于区域生长的道路和桥梁识别方法的研究[J].计算机工程与应用,2007,43（16）：216-218.

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