方向自適應(yīng)的水上橋梁目標(biāo)識別方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明揭示了一種方向自適應(yīng)的水上橋梁目標(biāo)識別方法及系統(tǒng)，本發(fā)明的方法包括：對獲取的高分辨率光學(xué)遙感圖像進(jìn)行濾波、去噪等預(yù)處理；提取水體信息；自適應(yīng)地選擇參與運(yùn)算的方向增強(qiáng)型線性結(jié)構(gòu)元素；對水體信息進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算和空間疊加分析，并基于橋梁先驗特征知識對疑似橋梁目標(biāo)進(jìn)行驗證；利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中開啟運(yùn)算進(jìn)行后處理，獲取最終識別結(jié)果。本發(fā)明的系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)讀入模塊、圖像預(yù)處理模塊、水體提取模塊和橋梁識別模塊；所述系統(tǒng)用于實現(xiàn)本發(fā)明的方法，將所述方法工程化。本發(fā)明適用于識別同一遙感圖像上不同方向、不同類型、不同尺寸的水上橋梁目標(biāo)識別，具有方向適應(yīng)性強(qiáng)、操作簡單、運(yùn)算速度快等優(yōu)點。
【專利說明】方向自適應(yīng)的水上橋梁目標(biāo)識別方法及系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及遙感圖像識別【技術(shù)領(lǐng)域】，更具體涉及一種方向自適應(yīng)的水上橋梁目標(biāo)識別方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]橋梁是交通系統(tǒng)的重要組成部分，架設(shè)在江河湖海上或空中，大多是固定的，能夠使車輛、行人等順利通行，為道路跨越天然或人工障礙物而修建的人工地物。由于橋梁位置的特殊性，橋梁目標(biāo)識別不但對于GIS數(shù)據(jù)獲取、制圖以及作為其他目標(biāo)的先驗參照信息具有重要意義，而且還可以評價災(zāi)后救援道路的通行情況，有利于發(fā)生自然災(zāi)害時救援隊伍的迅速到達(dá)，為救援爭取寶貴時間。
[0003]隨著傳感器技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，遙感圖像的空間分辨率迅速提高，提供了大量有關(guān)地表物體的幾何形狀結(jié)構(gòu)、空間拓?fù)潢P(guān)系、紋理特征和光譜信息等，為包括水上橋梁目標(biāo)在內(nèi)的地物識別帶來了機(jī)遇。傳統(tǒng)基于遙感圖像的水上橋梁目標(biāo)識別方法是在水體信息提取的基礎(chǔ)上，根據(jù)橋梁和水體的關(guān)系進(jìn)行的，可以有效地避免道路、建筑物和植被等物的干擾。張艷寧等人提出了一種基于Mean Shift分割的遙感圖像中水上橋梁識別方法，但是在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算中結(jié)構(gòu)元素的幾何形狀較為單一，具有不能同時提取同一遙感圖像中不同方向的地物的固有缺陷。
[0004]總之，現(xiàn)有技術(shù)不能同時識別同一遙感圖像中不同方向的水上橋梁，并且對于水上橋梁目標(biāo)識別的識別精確度低，識別結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性不能保證。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005](一)要解決的技術(shù)問題
[0006]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是如何同時識別同一遙感圖像中不同方向的水上橋梁，并且提高水上橋梁的識別精度，保證識別結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。
[0007](二)技術(shù)方案
[0008]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種方向自適應(yīng)的水上橋梁目標(biāo)識別方法，用于實現(xiàn)同一遙感圖像中不同方向、不同類型、不同尺寸的水上橋梁提取。其中所述方法包括以下步驟:
[0009]SI獲取高空間分辨率光學(xué)遙感圖像，并根據(jù)圖像質(zhì)量，進(jìn)行濾波、去噪的預(yù)處理操作；
[0010]S2根據(jù)橋梁所跨水體在高分辨率光學(xué)遙感圖像上的表現(xiàn)特征，建立基于迭代法的水體信息提取模型，所述提取模型具體包括:基于迭代法選取閾值，對遙感圖像進(jìn)行分割；基于水體先驗特征知識進(jìn)行噪聲去除；基于區(qū)域標(biāo)記的方法進(jìn)行孔洞填充；
[0011]S3根據(jù)現(xiàn)實中水上橋梁目標(biāo)的多方向性和其在高分辨率光學(xué)遙感圖像上的表現(xiàn)特征，構(gòu)建方向增強(qiáng)型線性結(jié)構(gòu)元素；
[0012]S4對水體信息進(jìn)行編組，計算兩組之間的距離，據(jù)此判斷它們之間是否有橋梁相連；基于水體信息自適應(yīng)，選擇參與運(yùn)算的方向增強(qiáng)型線性結(jié)構(gòu)元素；對水體信息，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的腐蝕和膨脹運(yùn)算對水體信息進(jìn)行操作，以連接因橋梁而斷開的水體，然后對數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作后的水體信息進(jìn)行空間疊加分析，基于橋梁具有一定面積，對疑似橋梁目標(biāo)進(jìn)行驗證，獲取初始橋梁目標(biāo)；
[0013]S5利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的開啟運(yùn)算對步驟S4中所述初始橋梁目標(biāo)進(jìn)行處理，去除“毛刺”和“邊緣凸起”現(xiàn)象，獲取最終識別結(jié)果。
[0014]優(yōu)選地，所述步驟S2中基于迭代法選取閾值的公式為:
【權(quán)利要求】
1.一種方向自適應(yīng)的水上橋梁目標(biāo)識別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟: Si獲取高空間分辨率光學(xué)遙感圖像，并根據(jù)圖像質(zhì)量，進(jìn)行濾波、去噪的預(yù)處理操作； S2根據(jù)橋梁所跨水體在高分辨率光學(xué)遙感圖像上的表現(xiàn)特征，建立基于迭代法的水體信息提取模型，所述提取模型具體包括:基于迭代法選取閾值，對遙感圖像進(jìn)行分割；基于水體先驗特征知識進(jìn)行噪聲去除；基于區(qū)域標(biāo)記的方法進(jìn)行孔洞填充； S3根據(jù)現(xiàn)實中水上橋梁目標(biāo)的多方向性和其在高分辨率光學(xué)遙感圖像上的表現(xiàn)特征，構(gòu)建方向增強(qiáng)型線性結(jié)構(gòu)元素； S4對水體信息進(jìn)行編組，計算兩組之間的距離，據(jù)此判斷它們之間是否有橋梁相連；基于水體信息自適應(yīng)，選擇參與運(yùn)算的方向增強(qiáng)型線性結(jié)構(gòu)元素；對水體信息，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的腐蝕和膨脹運(yùn)算對水體信息進(jìn)行操作，以連接因橋梁而斷開的水體，然后對數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)操作后的水體信息進(jìn)行空間疊加分析，基于橋梁具有一定面積，對疑似橋梁目標(biāo)進(jìn)行驗證，獲取初始橋梁目標(biāo)； S5利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的開啟運(yùn)算對步驟S4中所述初始橋梁目標(biāo)進(jìn)行處理，去除“毛刺”和“邊緣凸起”現(xiàn)象，獲取最終識別結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S2中基于迭代法選取閾值的公式為:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S3中構(gòu)建方向增強(qiáng)型線性結(jié)構(gòu)元素以11.25°為間隔。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S4中參與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算的結(jié)構(gòu)元素的方向Θ自適應(yīng)選取模型為:
5.一種方向自適應(yīng)的水上橋梁目標(biāo)識別系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)讀入模塊、圖像預(yù)處理模塊、水體提取模塊、橋梁識別模塊； 所述數(shù)據(jù)讀入模塊讀入待識別橋梁遙感圖像，并將其傳送給所述圖像預(yù)處理模塊，所述圖像預(yù)處理模塊將處理后的橋梁遙感圖像傳送給所述水體提取模塊，所述水體提取模塊進(jìn)行水體提取并將提取的水體信息傳送給橋梁識別模塊，進(jìn)行橋梁目標(biāo)識別。
【文檔編號】G06K9/54GK103886289SQ201410093269
【公開日】2014年6月25日 申請日期:2014年3月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月13日
【發(fā)明者】秦其明, 陳超, 王建華 申請人:北京大學(xué)