城市道路自动提取
自动获取道路纵横断面数据程序的研制
自动获取道路纵横断面数据程序的研制【摘要】：通过全站仪采集的纵横断面测量点展绘到测图软件后，并不能直接提供给设计单位使用，而是需要做成固定格式的文本文件。
如果使用手工方式制作这种文件效率很低；如果使用创建数字地面模型方式制作这种文件，在处理现有市政道路时，可能会有出现失真现象。
本文研制了一种使用外业垂直于线路测量的断面高程点制作这种文件的程序，能极大提高断面测量内业数据处理速度，提高测绘人员的工作效率。
【关键词】：断面测量；自动提取断面数据中图分类号：c37 文献标识码：a 文章编号：1引言现有常用的测绘软件中，自动断面数据提取的方式都是通过创建数字地面模型来自动完成的。
这种方式对于野外山地，有较好的效果，但是对于城市现状道路，通过创建三角网的方式提取的断面数据会失真。
而城市道路改造，对于断面数据的精度要求高，通过创建数字地面模型提取断面数据无法满足设计需要。
外业测量的断面高程点应大致与中线垂直，程序只需将单个断面的高程点提取出来，然后判断哪些高程点是在中线的左侧，哪些高程点在中线的右侧，在将两侧的高程点分别通过与中线的垂直距离的大小来排序，最后以高程点离中线的距离从小到大，按一定的格式写到数据文件中即可。
这种方式获取的断面数据，均为实际测量数据，能保证提取的断面数据与外业测量数据一致，并能自动获取。
2开发平台与程序流程图选择 autocad 2012作为开发平台，程序基本流程图如下：3主要功能的实现3.1参数输入（图一）参数输入对话框设置了7项可变参数和1项可选参数选项，其中终点桩号初始值自动设置为用户选择的中线的长度。
3.2单个断面高程点集的获取（图二）（图三）如图二所示，对于直线段的数据获取，可以通过桩号获取中桩坐标，并获取中桩所在的直线段的坐标方位角，进而计算出h、h1的坐标与p1、p2、p3、p4四个点的坐标，程序搜索p1、p2、p3、p4四个点组成的闭合线范围内的所有高程点。
对于圆弧段，只需获取中桩所在点的圆弧的起点和终点，并与中桩点组成的三个已知点坐标（a、b、c），通过下列公式，计算出圆弧的圆心坐标：a=xb-xa; b=yb-ya; c=xc-xa; d=yc-ya;e=a(xa+xb)+b(ya+yb);f=c(xa+xc)+d(ya+yc);g=2[a(yc-yb)-b(xc-xb);圆心坐标xp=(de-bf)/g;yp=(af-ce)/g。
彩色城市栅格地图道路网络自动获取方法
（． １ 中国科学技术大学 自动化系 ，２ ０２ ，合肥 ； ． ３０７ ２ 安徽工程大学 电气工程学院 ， ４０ ０ 安徽芜湖 ） ２ １０ ，
摘 要 ：为适 应栅格 地 图向 矢量地 图转化 的 需求 ， 出一种从 彩 色城 市栅 格 地 图 自动 获取 道路 网络 提 的方 法～～ 道 路 获取对 象特征 法． 由于城 市栅 格 交通地 图 由道 路 、 区域及 噪 声 ３类像 素 构成 ， 以 所 新 方法 包括 ３个 关键 步骤 ： 首先利 用道 路 和 区域 的特征 进行 图像 规 范化 处理 ， 即所有道 路 用一种 颜
色表 示 ， 所有 区域 用另一种 颜 色表 示 ， 图像 中其 他颜 色的像 素视 为噪 声 ； 次建 立 ４种 噪 声分类 方 其
法来消除规 范化图像 中的噪声 ； 最后结合规 范化 图像和道路 的连通性 ， 实施道路连接以获取 完整的
道路 网络． 与其他 方 法相 比 ， 象特征 法对 地 图图像 的颜 色不敏 感 ， 对 可从 多类 地 图 图像 中 自动 获取
．
ｗｉｈ ｏ ｈ ｒ ｃ ｌｒ ｒ ｅ ａ ｄ ｄ ａ ｏｓ ｓ ａ ｄ ｆ ｕ ｏｓ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｍｅ ｓ ｒ ｓａ ｅ ａ ｏ ｔｄ ｔ ｔ ｔ ｅ ｏ ｏ ｓ ａ ｅ ｒ ｇ ｒ ｅ ｓ ｎ ｉｅ ， ｎ ｏ ｒｎ ｉｅ ｃａ ｓｆ ａ ｉ ａ ｕ ｅ ｒ ｄ ｐ ｅ ｏ ｉ ｏ ｅｉ ｎ ｔ ｈ ｏ ｓ ｓｉ ｈ ｏ ｍ ａｉｅ ｍａ ｅ Ｔｈ ｏｅ ｒ ａ ｅｗｏ ｋ ｉ ｆ ａｌ ｏ ｓｒ ｃｅ ｙ ｌ ｍｉ ａｅ ｔ ｅｎ ｉｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｒ ｌ ｄ ｉ ｇ ． ｚ ｅ ｗｈ ｌ ｏ ｄ ｎ ｔ ｒ Ｓ ｉ ｌ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｄ ｂ ｎ ｙ
从航空遥感图像中自动提取主要道路
ISSN100029825 Jou rnal of Softw are 软件学报2000,11(7):957～964从航空遥感图像中自动提取主要道路Ξ文贡坚 王润生(国防科学技术大学A TR国防科技重点实验室 长沙 410073)E2m ail:rs w ang@摘要 如果能自动地从航空遥感图像中提取出道路网,将会简化城市地物目标的分类和测量过程.该文根据城市主要道路在图像中的特性进行了模型化处理,进而提出了基于直线的、自动提取的方法.算法重点考虑到成像过程中必然引入的各种噪声,用高斯分布函数模糊化直线参数,使提取具有良好的稳健性.算法中的参数选择都是通过理论分析所得,因此,提取过程实现了自动化.实验结果表明,该方法能够从实际航空遥感图像中提取出主要道路网.关键词 道路提取,直线提取,遥感图像分析,图像理解.中图法分类号 T P391随着计算机性能的提高以及图像理解技术的发展,可以利用计算机来提高城市地物目标测绘的自动程度,以便快速、及时地提供反映城市发展的数据.在城市地物目标的自动测绘中,关键问题是如何对各个目标进行分类、定位以及最后对其数据进行测量.由于城市中目标类很多,如建筑物、公园、运动场、空地、道路网等,且每个目标类结构复杂、形状各异,若采用从图像中逐个提取目标的方法,则既不科学,又难于实现.然而我们注意到,城市中的道路可以成为分析与解释城市的主要线索,城市中的道路网将其分成许多街区,每个街区中的地物目标分布常常是有规律的.因此,首先从城市遥感图像中提取出道路网,进而分析由其分割出的各街区,作相应的目标识别和测量,将会大大简化整个处理过程.如何在实际图像中检测道路,关键问题是建立合适的道路模型.城市中不同类型的道路应有不同的模型.目前,文献中一般认为道路路面上灰度分布比较均匀,因而从图像灰度特性出发,结合道路的几何特征来建立道路模型.基于这种模型的典型方法有相关跟踪法、边缘连接法[1]以及稳健估计的方法[2]等,它们大多采用半自动方式.Barzohar等人[3]提出了一种自动提取方法,他们根据道路应遵循的5个假设条件来建立道路几何统计模型,然后利用最大后验概率准则估计出道路的边缘和一些其他特征.这类模型比较适合于一般道路和城市中的小街道,但不适合于作为城市主要组成部分的主要道路(或称主干道).主干道的特点是路面上有许多对相互平行的直线,如在主干道路面上有许多分道线、交通管理线、车道线,它们使得路面上灰度分布不均匀,不适合前一种模型.在现有文献中很少见到自动提取这类道路的方法,本文将致力于研究这个问题.主要道路是一类复杂目标.复杂目标不同于一般刚体,它难以用固定的参数描述,只能用一些抽象的语句来描述.在设计识别算法时,应考虑如何用图像特征参数来证实模型中的抽象语句,故要设计一个万能的算法来完成大量复杂目标的识别是非常困难的.国内外关于识别复杂目标的论文不多[4,5],也没有系统地提出一套识别复杂目标的方案.通过查阅一些资料并结合多年研究的实践,我们认为,虽然难以设计一个具体算法去识别大量的复杂目标,但可以按统一的流程与思路来设计一类具体目标的识别方法[6,7]:(1)识别用的数据建立在中层描述符号上;(2)根据目标在人脑的印象并查看大量实际图像,总结目标在图像中的特性并由此抽象出目标的模型;Ξ本文研究得到国家863高科技项目基金(N o.8632308213202(4))资助.作者文贡坚,1972年生,博士生,主要研究领域为图像分析与理解,目标识别与测量.王润生,1941年生,教授,博士生导师,主要研究领域为图像分析与理解,信息融合. 本文通讯联系人:文贡坚,长沙410073,国防科学技术大学A TR国防科技重点实验室 本文1999203209收到原稿,1999206229收到修改稿(3)分析目标模型,确定识别目标所用的主要中层描述符号,挑选适合提取此符号的算法;(4)根据模型中的每一个条件,计算合适的特征参数来证实模型;(5)用实际图像验证算法,修改目标模型、算法以及一些参数.本文将具体按照上述流程来提取主要道路.本文第1节分析主要道路在图像中的特性及其模型.第2节根据主要道路的模型,以直线符号为基础设计了提取主要道路的算法.第3节给出实验结果以及结论.1 主要道路在图像中的特性及其模型在讨论之前,定义道路段为方向一致且连通的一段道路.依据大量的实际航空遥感图像和主要道路的结构,我们总结出主要道路在图像中的特性如下:(1)主要道路是相互连通的,且一幅图像覆盖的区域是有限的,因此每一道路段的两端只有两种情况,一种是与另一道路段相交,另外一种是延伸至图像的边界外;(2)每一道路段上至少存在一对与之方向一致,并贯穿整段街道的平行直线,这些直线一般是道路的边线、路面上的分道线以及车道线等;(3)在路面上存在少量与道路方向不太一致的直线,如与道路方向垂直的交通管理线等;(4)主要道路的路径较直,因此每一道路段的长度不会太短;(5)每一道路段路面宽度基本上一致;(6)道路两侧的树木、房屋的阴影、路面上的汽车等物体的遮挡,使得道路上的直线断开;(7)路面上各分道线、车轮线、交通线等的影响,使得路面上的灰度分布不均匀.根据主要道路在图像中的特性,我们抽象其模型为:(1)整个道路网由一些道路段相互连接而成;(2)每一道路段的模型为:①其长度均大于一门限,宽度一致;②路面上至少有一对贯穿其平行线段,但它们可能是间断的;③路面上灰度分布并不均匀.2 主要道路的提取方法根据主要道路的模型,它的提取过程大致分为两步:第1步提取各道路段;第2步连接道路段形成道路网.下面分别加以讨论.2.1 提取道路段提取道路段是整个算法的关键.根据道路段的模型,它在图像上主要表现为线性特征,故以直线为基础来设计算法.直线的提取由我们自行开发的图像符号化、特征提取工具系统[6]完成,这里,我们选用了相位编组法[8,9].整个算法的流程如图1所示.在图1中,L 为道路段模型要求其最短的长度.这样,它能贯穿子块图像的最大尺寸为L s ×L s ,其中L s =22×L .下面将表述算法中的两个主要部分.A .在每一子块图像提取道路段,图2为其整个流程图.A .1.将直线变换成极坐标表示.设子块图像大小为L r ×L c ,整个图像的中心为(x c ,y c ),直线两端点坐标为(x 1,y 1),(x 2,y 2)(如图3所示),—859—J ou rna l of S of t w a re 软件学报 2000,11(7)变换后直线由以下参数来描述:它到图像中心的距离d ,与水平方向的夹度Η,则有k =-(y 2-y 1)(x 2-x 1), d = y c -y 1+k ×(x c -x 1) 1+k 2, Α=a tan (k ),(1)a tan ()是反正切函数,返回值[0,Π).x cro ss =y c -y 1k +x 1, Η=Α x cross >x c Α+Π o therw ise .(2)A .2.将直线投影至极坐标系中.考虑到噪声和一些不确定因素的影响,提取直线的参数(d ,Η)将不精确,我们将这些参数模糊化成服从高斯分布的连续函数.假设子块图像共有K 条直线,对于第i (1≤i ≤K )条直线,其变换后参数为m d i ,m Ηi ,参数的方差与直线的长度有关[9],具体表达式如下:Ρd =C d ,ΡΗi =CΗl i ,(3)其中Ρd ,ΡΗi 分别为d ,Η的方差;C d ,C Η为常数;l i 为直线长度.则每一条直线在极坐标平面上投影为二维高斯函数:P i (d ,Η)=l i 2ΠΡd ΡΗi exp -12(d -m d i )2Ρ2d +(Η-m Ηi )2Ρ2Ηi .(4)为了数字化处理,应量化极坐标系,假设角度分辨率为∃Η,距离分辨率为∃d ,量化后其值为V i (m ,n ),则有V i (m ,n )=∫(m +12)∃d (m -12)∃d ∫(n +12)∃Η(n -12)∃ΗP i (d ,Η)d Ηd d ,0≤m ≤M ,0≤n ≤N ,(5)其中M =[d m ax ∃d ]+1,N =[2Π ∃Η]+1,[x ]表示不超过x 的最大整数,d m ax 为所有直线到中心距离的最大值.在极坐标中,每一点需计算以下数据:直线的投影值S (m ,n ),角度值Η(m ,n )和距离值D (m ,n ).S (m ,n )=∑K i =1Vi (m ,n ) Η(m ,n )=1S (m ,n )∑K i =1Vi (m ,n )m Ηi D (m ,n )=1S (m ,n )∑K i =1V i(m ,n )m d i .(6)A .3.检查极坐标平面上是否存在高值点.在划分图像时,要求子块图像能覆盖最短的道路段.因而若子块图像中存在候选道路段,则在极坐标平面上—959—文贡坚等:从航空遥感图像中自动提取主要道路存在一点,使得S (m ,n )≥T h ,其中(见附录):T h =C 1×C 2×L s C 1=12Π∫∃d 0exp -x 22Ρ2d d x C 2=12Π∫∃Η0exp -x 22Ρ2Ηd x,(7)我们称这样的点为高值点.A .4.以高值点为种子,填充极坐标平面,并计算其能量.在填充之前,先对S (m ,n )作一处理,令S (m ,n )=S (m ,n ), S (m ,n )≥T l0, O therw ise ,(8)其中T l =0.5×T h .我们称S (m ,n )>0的点为贡献点,记与高值点相连通的贡献点区域为R ,则其能量为E R =∑R S (m ,n ).(9)A .5.判断区域R 是否为候选道路段,并计算道路段参数.理想道路段可以视为一对平行线段,它可以用下面几个参数来描述:线段与水平方向的夹角R oad Η,平行线段间的距离R oad D ,平行线段中心线到图像中心(x c ,y c )的距离R oad d ,道路段的长度R oad l 以及中心线两端点坐标(x s ,y s ),(x e ,y e ).它们的计算方法如下:R oad Η=1E R ∑RS (m ,n )Η(m ,n )R oad D =D m ax -D m inR oad d =(D m ax +D m in ) 2,(10)其中D m ax ,D m in 分别为区域R 中D (m ,n )的最大值和最小值.中心线两端点坐标是参数为(R oad d ,R oad Η)的直线与子块图像边界的交点,道路段的长度为R oad l =(x s -x e )2+(y s -y e )2.(11)根据道路段模型,路面上至少有一对贯穿其平行线段,因此,若区域R 为候选道路段,则要求E R ≥2.0×R oad l .(12)B.将子块图像中的道路段编组,形成候选道路段.图1是将原始图像划分成互不重叠的图像子块,这样会使处于子块图像交界处的短道路段不能被任何子块覆盖,因而不能够提取出该道路段.下面的方法可解决这一问题:在划分原始图像时,子块图像在长、宽上各覆盖一半,即如图4所示,先用实线划分图像,然后再用虚线划分.在A 部分中已经提取出各子块图像可能存在的道路段,并得到它们的参数,但它们大多是道路段中的一段,并非模型中所描述的道路段.要得到长道路段,需将各子块图像得到的道路段进行编组,使每一组对应于一条道路段,因此,编组的原则是:(1)它们的参数R oad Η和R oad d 应相近;(2)它们所在的子块图像相互连通.每一组道路段形成一条长道路段.长道路段的参数计算方法是:(1)R oad Η,R oad d 和R oad D 是通过组内各道路段对应参数由它们的能量E R 加权平均获得;(2)中心线两端点坐标是参数为(R oad d ,R oad Η)的直线与包含该组所有道路段所在子块图像的最小矩形的交点,其长度的计算见公式(11).2.2 连接道路段,形成道路网由上面得到的道路段,还存在两个问题:一个是一段长度大于L 的平行线对也将视为道路段;另一个是道路—069—J ou rna l of S of t w a re 软件学报 2000,11(7)段的两端点坐标求取不精确.要解决这些问题,需利用主要道路模型中要求各道路段是相互连通的这一条件.具体连接算法如下:(1)检查每一道路段的各个端点是否靠近图像边界,其准则是道路段中心线与图像边界的交点到最近一个端点的距离不大于L 2.若靠近边界,则将道路段该端点置上标志,并把该端点换成交点;(2)对于每一道路段,记与之相交的道路段数目为m .先将m 置为0,然后与其他道路段的中心线求交点,若交点离两道路段最近一端点的距离均不大于L 2(若交点夹在道路段两端点之间,则其距离为0),则将m 加1;(3)若道路段两端点均置上了标志,则它两端均靠近图像边界,为一道路段;(4)若道路段只有一个端点置上标志,且其参数m 小于1,则将它删除,并把与之相交的道路段的参数m 减1;(5)若道路段两个端点均未置上标志,且其参数m 小于2,则将它删除,并把与之相交的道路段的参数m 减1;(6)重复步骤(4)和(5),直到没有任何处理为止;(7)若道路段只有一个端点A 置上标志,且其参数m 大于0,则将它的另一端点置为离A 点最远的交点;(8)若道路段两个端点均未置上标志,且其参数m 大于1,则将道路段的两个端点置为相距最远的两个交点.3 实验结果及结论3.1 实验结果我们用国内某城市的航空遥感图像测试了本文提供的方法,下面给出一些主要的实验结果.在实验中,各参数选择一致,它们是L =400,C d =2.0,C Η=0.3,∃d =2.0,∃Η=2Π72.首先演示整个算法过程,如图5所示.其中,图5(a )是原始图像,尺寸为1340×884;图5(b )是从各子块图像中提取出的道路段,每一道路段由3条直线标示,两条边缘线(用白线标出)和一条中心线(用黑线标出);图5(c )是合并各子块图像中的道路段,形成长的候选道路段;图5(d )是连接道路段,形成道路网的结果,道路网用白色标出.为了使结果清楚,图5(b )和(c )的原始图像灰度压缩为32级.(a )(b )(c )(d )F ig .5 D emon strate the w ho le p rocess of th is algo rithm图5 演示整个算法过程如图6所示为大量图像的结果.图6(a )和(c )分别是一幅大小为1768×2680的图像,图6(b )和(d )分别是所提—169—文贡坚等:从航空遥感图像中自动提取主要道路取的道路网.(a )(b)(c )(d )F ig .6 R esu lts fo r som e large i m ages图6 对一些大图像的实验结果3.2 结 论本文提出了一种自动地从航空遥感图像中提取主要道路的方法.我们从图像的中层描述符号出发,根据主要道路在图像上的特性建立了其模型,并设计了一套完整的算法对其进行提取.从理论和实验结果可以看出,它有以下几个优点:(1)设计过程中综合考虑了主要道路的理想模型和实际情况中存在的种种干扰,因此适应范围较广;(2)通过模糊直线的参数,使算法对噪声不敏感;(3)各参数的选择是从理论分析所得,因而具有较高的自动性.这个算法不仅可以成功地用于自动检测城市中的主要道路,而且可以提取野外的高等级公路.参考文献1 N evatia R ,Babu K .L inear feature extracti on and descri p ti on .Computer Graph ics I m age P rocessing ,1980,13(3):257～269—269—J ou rna l of S of t w a re 软件学报 2000,11(7)2 N etanyahu N S ,Ph ilom in V ,Ro senfeld A et al .Robust detecti on of straigh t and circular road segm ents in no isy aeriali m ages .Pattern R ecogniti on ,1997,30(10):1673～16863 Barzohar M ,Cooper M.A utom atic finding of m ain roads in aerial i m ages by using geom etric stochastic models andesti m ati on .IEEE T ransacti ons on Pattern A nalysis M ach ine Intelligence,1996,18(7):707～7214 H uertas A ,Co le W ,N evatia R .D etecting runw ays in comp lex airpo rt scenes .Computer V isi on ,Graph ics ,and I m ageP rocessing ,1990,51(2):107～1455 H uertas A ,N evatia R .D etecting buildings in aerial i m ages .Computer V isi on ,Graph ics ,and I m age P rocessing ,1988,41(2):131～1526 W en Gong 2jian .R esearch on the new w ay to i m age analysis [M S T hesis ].Changsha :N ati onal U niversity of D efense T echno logy ,1997(文贡坚.图像分析新途径的研究[硕士学位论文].长沙:国防科学技术大学,1997)7 W ang R un 2sheng .I m age U nderstanding .Changsha :N ati onal U niversity of D efense T echno logy P ress ,1995(王润生.图像理解.长沙:国防科学技术大学出版社,1995)8 Burns J ,H anson A ,R isem an E .Extracting straigh t lines .IEEE T ransacti ons on Pattern A nalysis M ach ine Intelligence ,1986,8(4):425～4559 N acken P .A m etric fo r line segm ents .IEEE T ransacti ons on Pattern A nalysisM ach ine Intelligence ,1993,15(12):1312～1318附录设直线参数为(d ,Η),长度为l ,由上文中的公式(4)和(5)以及高斯函数的特性,V i (m ,n )在m =d ∃d +0.5,n =Η∃Η+0.5([x ]表示不超过x 的整数)时取到最大值,且其最大值为V i (m ,n )m ax =C 1×C 2×lC 1=12Π∫(m +12)∃d -d (m -12)∃d -d exp -x 22Ρ2d d x C 2=12Π∫(n +12)∃Η-Η(n -12)∃Η-Ηexp -x 22Ρ2Ηd x .(13)为了使V i (m ,n )m ax 的值只与l 有关,我们取它的最小值,即在式(13)中,C 1,C 2取最小值,它们的最小值为C 1m in =12Π∫∃d 0exp -x 22Ρ2d d x C 2m in =12Π∫∃Η0exp -x22Ρ2Ηd x.(14)在式(14)中,∃d 和Ρd 是预先给定的常值,因此C 1m in 也为常量.实际中常取∃d =Ρd ,这时,C 1m in =0.3418.由于ΡΗ与直线长度l 有关,故C 2m in 是变化的,但在实际中,常常有∃ΗµΡΗ,所以取C 2m in =0.5.—369—文贡坚等:从航空遥感图像中自动提取主要道路Automa tic Extraction of M a i n Roads from Aer i a l Rem ote Sen si ng I magesW EN Gong 2jian W AN G R un 2sheng(A T R K ey L aboratory of D ef ense S cience and T echnology N ational U niversity of D ef ense T echnology Chang sha 410073)Abstract T he classificati on and m easu ring p rocedu re fo r geom etrical ob jects of a city w ill be si m p lified if itsm ain road netw o rk cou ld be au tom atically ex tracted from aerial remo te sen sing i m ages .In th is paper ,anau tom atic app roach fo r ex tracting m ain city roads based on straigh t lines is developed ,in w h ich m ain city roads are modeled acco rding to their characteristics in the i m age .T he new m ethod pu ts emphases on dealing w ith all k inds of no ise from the i m aging p rocess ,and u ses Gau ssian distribu ti on to b lu r param eters of straigh t lines in o rder to en su re ex tracti on robu stness.A ll param eters of th is m ethod are acqu ired by theo retic analysis so that the ex tracti on p rocess is au tom atic .T he experi m en tal resu lts show that the m ain road netw o rk can be ex tractedfrom real aerial remo te sen sing i m ages.Key words Road ex tracti on ,straigh t line ex tracti on ,remo te sen sing i m age analysis ,i m age understanding .敬告作者 《软件学报》创刊以来,蒙国内外学术界厚爱,收到许多高质量的稿件,其中不少在发表后读者反映良好,认为本刊保持了较高的学术水平.但也有一些稿件因不符合本刊的要求而未能通过审稿.为了帮助广大作者尽快地把他们的优秀研究成果发表在我刊上,下面特列举一些审稿过程中经常遇到的问题,请作者投稿时尽量予以避免,以利大作的发表.1.读书偶有所得,即忽忙成文,未曾注意该领域或该研究课题国内外近年来的发展情况,不引用和不比较最近文献中的同类结果,有的甚至完全不列参考文献.2.做了一个软件系统,详尽描述该系统的各个方面,如像工作报告,但采用的基本上是成熟技术,未与国内外同类系统比较,没有指出该系统在技术上哪几点比别人先进,为什么先进?一般来说,技术上没有创新的软件系统是没有发表价值的.3.提出一个新的算法,认为该算法优越,但既未从数学上证明比现有的其他算法好(例如降低复杂性),也没有用实验数据来进行对比,难以令人信服.4.提出一个大型软件系统的总体设想,但很粗糙,而且还没有(哪怕是部分的)实现,很难证明该设想是现实、可行、先进.5.介绍一个现有的软件开发方法,或一个现有软件产品的结构(非作者本人开发,往往是引进的,或公司产品),甚至某一软件的使用方法.本刊不登载高级科普文章,不支持在论文中引进广告色彩.6.提出对软件开发或软件产业的某种观点,泛泛而论,技术含量少.本刊目前暂不开办软件论坛,只发表学术文章,但也欢迎材料丰富,反映现代软件理论或技术发展,并含有作者精辟见解的某一领域的综述文章.7.介绍作者做的把软件技术应用于某个领域的工作,但其中软件技术含量太少,甚至微不足道,大部分内容是其他专业领域的技术细节,这类文章宜改投其他专业杂志.8.其主要内容已经在其他正式学术刊物上或在正式出版物中发表过的文章,一稿多投的文章,经退稿后未作本质修改换名重投的文章.本刊热情欢迎国内外科技界对《软件学报》踊跃投稿.为了和大家一起办好本刊,特提出以上各点敬告作者.并且欢迎广大作者和读者对本刊的各个方面,尤其是论文的质量多多提出批评建议.—469—J ou rna l of S of t w a re 软件学报 2000,11(7)。
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法周绍光;刘娟娟;陈仁喜【摘要】在综合几种现有算法优点的基础上,提出一种新的道路提取策略.首先以角度纹理特性法分割原始影像;接着利用直线匹配原理剔除初始分割结果中的非道路地物,得到更为规则的道路条带;然后通过形态学手段获得道路中心线,并将每条中心线拆分为多段直线;结合上下文知识的马尔可夫模型被用于组织道路段的中心线,从而恢复完整道路网.实验结果表明:新方法具有良好的性能,可以从高分辨IKONOS 遥感影像中提取出复杂的城市道路.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)032【总页数】4页(P216-219)【关键词】道路提取;角度纹理特性;直线匹配;马尔可夫随机场【作者】周绍光;刘娟娟;陈仁喜【作者单位】河海大学测绘工程系,南京,210098;河海大学测绘工程系,南京,210098;河海大学测绘工程系,南京,210098【正文语种】中文【中图分类】TP391.411 引言对道路提取方法的研究，已经有30多年的历史。
早期的研究主要是针对低、中分辨率影像，通常的方法都是假定道路为宽度等于一个到几个像素的线状特征。
这种类型的道路提取研究方法很多，如经典的Hough变换及各种改进方法[1-2]；基于幅度和梯度的相位编组方法[3]；还有需要先获取种子点的动态规划方法及蛇模型道路提取方法[4-5]等。
随着高分辨率卫星的不断发射升空，高分辨率遥感影像成为一种重要的数据源。
从高分辨率遥感影像中提取道路以更新GIS数据，成为新的研究热点。
Yongguan Xiao[6]等人提出基于边缘平行线的提取方法。
贾承丽等人[7]提出了一种在SAR图像中自动提取道路的方法。
该方法首先对图像进行相干斑抑制，然后提取图像上的线特征；继而利用遗传算法进行连接；最后用蛇模型调整候选道路段的位置，并根据线特征幅度图对候选道路段进行鉴别，并试验验证了算法的有效性。
不过，更多的研究者则希望先将道路从背景中分割出来，再对分割后的粗糙道路条带进行处理来获取完整道路。
第四讲 城市道路的提取
– （3）允许提取结果的回退操作
－城市遥感 ·第三章－
3.2 道路提取现状和流程
二、道路半自动提取策略
具体策略：
（1）在依次输入的人工点形成的各段内，以快速 的模板匹配和基于神经网络的优化计算快速提 取出道路特征的初始值； （2）基于平差模型的自适应模板匹配对每段进行 相对独立的提取，即提取各段的二次曲线； （3） 最后，由上述提取的结果作为初值，基于最 小二乘样条曲线提取算法对其进行精确定位。
平行线段不一定都是道路段，符合下列两个条件的平行线段才 是候选的道路段： 几何特征，宽度要在一定的范围之内 灰度特征，平行线段内的平均灰度应满足一定的范围限值
3.3 城市主要道路的提取方法
一、基于结构信息的侯选道路段提取
道路段的编组
在提取的过程中对每一道路段记录了如下参数： 道路段对象标识 平行线组的标识 标明是单平行线对（一对一的平行线对）还是多平行线 组 左平行线的个数 左平行线的集合 与左平行线的集合一一对应的平行距离集合 右平行线的个数 右平行线的集合 与右平行线的集合一一对应的平行距离集合 组织的标志，标明该道路段是否已被组织过
数 字 铁 路
数 字 校 园
3.1 城市道路特性
二、城市道路提取的作用
基于移动终端的空间信息服务
3.1 城市道路特性－难度
三、城市道路提取的难度 由于太阳光线被遮挡
航空、遥感影像上有阴 影是不可避免的
阴影
－城市遥感 ·第三章－
3.1 城市道路特性－难度
三、城市道路提取的难度
－城市遥感 ·第三章－
－城市遥感 ·第三章－
3.2 道路提取现状和流程
二、道路半自动提取策略
基于动态规划的城市道路提取改进算法
取算法是最有效的算法之一。该文基于 ＬＤ Ｒ点云数据特征改进 了该算法的代价函数，进 ｉＡ 而提 高了 于动态规划的道路提取算法的鲁棒性。为正确地融合航拍图像和 ＬＤ Ｒ点云数 基 ｉＡ 据， 研究 了 航拍图像和 ＬＤ Ｒ点云数据 的匹配算法。最后， ｉＡ 通过试验验证 了算法的正确性。 关 键 词：计算机应用；动态规划；Ｌ Ｄ Ｒ； 点云 ；道路提 取 ；航 拍 图像 ｉＡ
Hale Waihona Puke 从 航 空或 卫 星 影 像 中提 取 道 路 一 直 都 是 一
个很具 有挑 战性 的 问题 。根据道 路特 征提 取 的 自 动化程 度 ，道路特 征 提取 分为 自动特 征提 取和半
自动 特 征 提 取 。 自动提 取 方 法 包 括 基 于 平行 线 对 ［、 １ 基于 二值 化和知 识 、 于 窗 口模 型特征 ］ 基 ］
（． １ 特种 显示技术教育部重点实验 室 （ 合肥工业 大学 ） ，安徽 合肥 ２ ０ ０ ３０９ ２ 合肥 工业大学计算机与信 息学院ＶＣ 研 究室，安徽 合肥 ２ ０ ０ ） ． Ｃ ３０９
摘
要 ：从航 空或 卫 星影像 中提取 道路 一直 是研 究 的热点 ，基 于动 态规 划的道路提
ＬＩ Ｘｉ ｏ ｐｉ Ｕ ａ — ｎｇ 一， ＺＨＵ ａ ． ｉｎ ２ Ｘｉ ｏ ｑａ ｇ
，
ＹＵ ＬＩＬｉ Ｙｅ ， ｎ，
（ ． ｅ ａｏ ａ ｒ ｆ ｐ ｃ ｌ ｉ ｌ ｅｈ ｏｏ ｙｏ Ｍｉｉ ｒ ｆ ｄ ｃ ｔ ｎ Ｈ ｉ ｉ ｎｖ ｒｉ ｆ ｅｈ ｏ ｇ ， ｅｅ Ａ ｈ ｉ ３ ０ ９ Ｃ ｉａ １ Ｋ ｙＬ ｂ ｒｔ ｙｏ Ｓ ｅｉ Ｄ ｓ ａ ｃ ｎ ｌｇ ｆ ｎｓ ｙｏ Ｅ ｕ ａ ｏ （ ｅｆ Ｕ ｉ ｓ ｙｏ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｙ）Ｈ ｆ ｎ ｕ ２ ０ ０ ， ｈｎ ； ｏ ａ ｐ ｙＴ ｔ ｉ ｅ ｅ ｔ ｏ ｉ
遥感影像中道路自动提取方法研究的开题报告
遥感影像中道路自动提取方法研究的开题报告一、选题背景随着城市化进程的加快，道路建设已成为城市规划和交通建设的重要组成部分。
道路网络的快速发展对道路信息的快速获取、处理与建立更为迫切的需求。
传统的道路调查方法需要耗费大量的人力、物力与财力，效率低下，成本高昂。
遥感技术因其具有广覆盖面、空间信息的连续性、全天候观测等优点成为道路自动提取的有效手段。
因此，在遥感遥感影像中道路自动提取方法研究领域具有重要的应用价值。
二、选题意义1.促进城市规划与管理。
通过遥感遥感影像中道路自动提取方法的研究，可以提高道路信息的获取效率和准确性，促进城市规划与管理的科学化和现代化。
2.优化交通规划与建设。
道路信息的准确性和全面性对交通规划与建设至关重要。
通过道路自动提取方法的研究，可以提高道路信息的准确性和全面性，为交通规划与建设提供重要的支持。
3.加速智慧交通建设。
随着智慧交通建设的不断推进，道路信息的精确性会对智慧交通的运营产生重大影响。
因此，发展道路自动提取技术，将为智慧交通的建设提供有利的支持。
三、研究内容本文主要研究遥感遥感影像中道路自动提取方法，包括以下内容：1.遥感遥感影像预处理。
对遥感遥感影像进行预处理，包括影像的读取、图像增强、噪声去除等操作。
2.道路特征提取。
利用较好的特征描述方法，提取道路的边缘、纹理、颜色等特征。
3.道路区域分割。
根据道路特征和图像分割技术进行道路区域的分割。
4.道路细化与结构化。
道路提取完毕后，为了去除噪声和细节，进行道路的细化和结构化处理。
5.实验数据与结果分析。
进行实验数据的采集和处理，并对实验结果进行分析和总结。
四、研究方法本文主要采用图像处理、机器学习、计算机视觉等方法进行道路自动提取方法的研究。
1.图像处理。
图像预处理是道路自动提取的基础，通过预处理对图像的清晰度、对比度等进行优化，为道路自动提取提供更好的基础。
2.机器学习。
利用机器学习的方法，识别道路特征集，包括颜色、形态和纹理等，以实现道路自动提取的目标。
基于深度学习的高分辨率遥感影像道路自动提取研究
基于深度学习的高分辨率遥感影像道路自动提取研究1. 引言1.1 研究背景和意义随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像已经成为地理空间信息获取的主要手段。
从高分辨率遥感影像中自动提取道路信息，对于城市规划、交通管理、灾害监测等领域具有重要的应用价值。
然而，传统的基于图像处理的方法在道路提取中往往受到噪声、阴影、光谱变异等因素的干扰，难以实现高精度、高效率的自动提取。
深度学习技术的兴起为遥感影像道路自动提取提供了新的解决方案。
通过深度学习模型的学习和优化，可以从复杂的遥感影像中准确地提取出道路信息，大大提高了道路提取的精度和效率。
1.2 国内外研究现状国内外学者在基于深度学习的遥感影像道路提取方面进行了大量的研究。
早期的研究主要集中在利用卷积神经网络（CNN）进行道路提取，通过设计不同的网络结构和训练策略来提高提取精度。
近年来，随着全卷积网络（FCN）和U-Net等模型的提出，研究者开始尝试利用这些模型进行遥感影像的道路提取，取得了显著的效果。
此外，还有一些研究将深度学习与其他技术相结合，如条件随机场（CRF）、图模型等，以进一步提高道路提取的准确性。
1.3 研究目标和方法本文的研究目标是基于深度学习技术，设计并实现一种高精度、高效率的高分辨率遥感影像道路自动提取方法。
为实现这一目标，本文将采用以下研究方法：首先，对高分辨率遥感影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正、正射校正等步骤，以提高影像质量；其次，设计一种基于深度学习的道路提取模型，通过大量的训练数据对模型进行训练和优化；最后，对提取结果进行后处理和优化，以提高道路提取的准确性和完整性。
2. 高分辨率遥感影像数据预处理2.1 数据来源和特性本文所采用的高分辨率遥感影像数据主要来源于卫星遥感平台。
这些数据具有高空间分辨率、多光谱特性和丰富的地物信息。
然而，由于受到大气条件、传感器误差等因素的影响，原始遥感影像往往存在辐射失真、几何变形等问题，需要进行预处理以消除这些影响。
车载激光扫描数据的高速道路自动提取方法
车载激光扫描数据的高速道路自动提取方法随着车载激光扫描技术的逐步普及，其在道路提取、地名标注、城市建设等领域已经取得了广泛应用。
在高速公路道路自动提取方面，车载激光扫描技术能够快速、准确地提取出高速公路的道路中心线、车道线以及路沿石等信息，后续还可以进行道路线型分析、车道宽度分析以及交通流量分析等工作。
本文将详细介绍车载激光扫描数据在高速公路道路自动提取方面的方法。
1. 数据获取与预处理车载激光扫描仪的安装位置应该尽量低，以便扫描到道路底部的重要信息，同时还应该考虑传感器的激光能量、发射频率等因素。
在采集激光数据时，应该选择适当的时间段和速度，保证数据的质量和稳定性。
获取完数据后，一些预处理工作还是必要的，例如去除树木、建筑物等遮挡物，去除噪点等。
2. 地面点云数据的分割地面点云是由于普通车载激光扫描系统所采集到的地物点中有比较稳定的地面点，因此将其与所有点进行分离可以大大提高后续的道路提取精度。
地面点云的分割可以采用RANSAC算法来实现，也可以使用一些更先进的方法，例如基于点云密度的Hough变换等。
分割完成后，我们就得到了分离出来地面点云以及其他非地面点云的两部分。
3. 地面法向量估计以及道路中心线提取接下来，在地面点云上进行法向量估计和曲率计算，以得到地面数据的曲线方向信息，然后根据曲率大小过滤掉不符合条件的点云，最后使用曲率不变形（Curvature Invariant Form，CIF）算法提取出道路中心线。
对于CIF算法，可以将其概括为以下三步：（1）选取曲率变化大的点作为道路中心线起点；（2）沿着具有最大曲率的方向找到下一个点，继续延伸直到结束点；（3）将延伸出来的道路中心线转化为直线段，消除其中一些噪点。
4. 车道线提取在道路中心线提取出来以后，需要在其周围进一步提取出车道线的信息。
由于车道线通常是以一定的距离并行于道路中心线的，因此，可以通过在道路中心线两侧横向搜索的方法来提取出车道线位置。
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法摘要：道路是城市交通的重要组成部分，如何高效地从遥感影像中提取道路信息一直是遥感图像处理中的研究热点。
本文提出了一种基于卷积神经网络和局部特征的新方法，实现了对高分辨率遥感影像中道路的自动提取和识别。
该方法在多个数据集上进行了测试和验证，结果表明其具有较高的准确性和鲁棒性，可为城市规划和交通管理等领域提供有效的支持。
关键词：遥感影像，道路提取，卷积神经网络，局部特征，城市规划一、引言随着城市化进程的不断推进，城市交通问题日益突出，道路建设和交通管理也成为城市规划和管理的重要任务。
遥感技术作为一种非接触式、高效率的信息获取方式，已被广泛用于城市规划和交通管理中。
而道路作为城市交通的重要组成部分，如何高效地从遥感影像中提取道路信息一直是遥感图像处理中的研究热点。
传统的道路提取方法主要基于图像处理和计算机视觉技术，如边缘检测、形态学变换、区域生长等。
然而，这些方法往往受到遥感影像本身的特点、光照条件、遮挡等因素的影响，容易出现漏检、误检等问题。
因此，如何提高道路提取的准确性和鲁棒性，成为当前道路提取研究的重要方向。
近年来，深度学习技术的发展为道路提取带来了新的思路和方法。
卷积神经网络（CNN）是深度学习的重要组成部分，其具有自动特征提取、端到端训练等优势，已被广泛用于图像分类、目标检测等领域。
在道路提取方面，CNN也被应用于道路提取模型的设计和训练中，取得了不错的效果。
然而，基于CNN的道路提取方法仍存在一些问题。
一方面，CNN需要大量的训练样本和计算资源，训练过程复杂，容易出现过拟合等问题。
另一方面，遥感影像中的道路具有多样性、复杂性和不规则性，对于CNN的特征提取和分类能力提出了更高的要求。
因此，如何进一步提高CNN在道路提取中的性能，成为当前道路提取研究的重要问题。
本文提出了一种基于卷积神经网络和局部特征的新方法，实现了对高分辨率遥感影像中道路的自动提取和识别。
arcscan提取道路中心线原理
arcscan提取道路中心线原理ArcScan是ArcGIS的一个工具模块，它可以自动提取道路中心线。
道路中心线是道路的中央轴线，通常由道路的车行区域的中心划分而成。
提取道路中心线是许多城市规划、交通管理和导航系统设计等工作的基础，它可以为这些应用提供准确的路线和空间数据。
以下是ArcScan提取道路中心线的原理。
首先，使用ArcScan工具前，需要先进行地理纠正，也就是将扫描的纸质道路地图或空照图转换为地理空间数据。
这可以通过扫描纸质地图或导入空照图，并使用参考数据（如控制点或地理辅助网格）来配准图像完成。
在地理纠正完成后，可以使用ArcScan工具模块开始提取道路中心线。
ArcScan提供了多种工具和方法来帮助用户进行道路中心线的提取。
首先是草图工具。
用户可以使用草图工具手动绘制道路中心线。
草图工具提供了各种绘图功能，如笔刷大小调整、节点调整和拐角调整等。
用户可以根据地图或图像上的道路情况，手动绘制道路中心线。
第二种方法是边界识别。
ArcScan利用边界检测算法来自动探测图像中的道路边界，然后通过将这些道路边界进行连接和平滑操作，生成道路中心线。
这种方法适用于道路边界较为清晰明确的情况。
第三种方法是基于颜色和纹理的识别。
ArcScan可以分析图像中的颜色和纹理信息，根据道路特征提取道路中心线。
这种方法适用于道路的颜色和纹理信息相对突出或与周围环境有明显差异的情况。
最后，ArcScan还提供了一种半自动的方式，即模板匹配。
用户可以事先准备好一组预定义的道路模板，然后将这些模板与图像进行匹配。
ArcScan会根据匹配结果生成道路中心线。
这种方法可以提高道路中心线的准确性和一致性。
总之，ArcScan提取道路中心线的原理主要包括地理纠正、手动绘制、边界识别、基于颜色和纹理的识别以及模板匹配等方法。
这些方法可以根据道路的特征和图像的质量选择和组合使用，提供准确的道路中心线数据。
使用ArcScan进行道路中心线的提取可以为城市规划、交通管理和导航系统等应用提供重要的空间数据基础。
gis道路中心线提取
gis道路中心线提取
道路中心线提取是一种基于地理信息系统（GIS）的技术，用
于从高分辨率卫星图像、航空图像和数字地面模型（DEM）
等数据源中自动或半自动地提取道路中心线。
以下是一些常见的道路中心线提取方法：
1. 基于阈值分割的方法：通过设定阈值来分离道路和背景像素，并通过连接较小的道路片段来恢复中心线。
2. 基于边缘检测的方法：使用边缘检测算法（例如Sobel、Canny等）来提取道路边界，并根据道路的宽度和形状估计道
路中心线。
3. 基于图论的方法：将道路网看作一个图形，使用最短路径算法（例如Dijkstra、A*等）或最小割算法来查找道路中心线。
4. 基于机器学习的方法：通过训练神经网络或支持向量机等分类器来区分道路和非道路像素，并从中恢复道路中心线。
总之，道路中心线提取是一个非常复杂的过程，需要考虑到数据质量、噪声、道路类型和形状等因素，因此选择适合的方法对于正确提取道路中心线至关重要。
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》范文
《基于GF-2遥感影像的城市道路提取研究》篇一一、引言随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像在城市规划、交通管理、环境保护等领域的应用越来越广泛。
城市道路作为城市基础设施的重要组成部分，其提取对于城市规划和管理具有重要意义。
本文基于GF-2高分辨率遥感影像，对城市道路提取的方法进行了研究，旨在为城市道路的自动化提取提供一种可行的解决方案。
二、研究背景与意义GF-2（高分辨率对地观测系统）是我国自主研发的高分辨率遥感卫星，具有高分辨率、高精度、高时效性等特点。
利用GF-2遥感影像进行城市道路提取，可以有效提高道路提取的准确性和效率。
城市道路的自动化提取，不仅为城市规划、交通管理、环境保护等提供了数据支持，还为城市智慧化提供了重要手段。
同时，通过该技术的研究和推广，还可以为其他领域的高分辨率遥感影像处理提供借鉴和参考。
三、研究方法与数据来源本研究采用GF-2遥感影像作为数据来源，通过图像预处理、特征提取、分类与后处理等步骤，实现城市道路的自动化提取。
首先，对GF-2遥感影像进行辐射定标、大气校正等预处理操作，以提高影像的质量。
然后，利用图像处理技术提取道路的形状、纹理等特征。
接着，采用分类算法对道路进行分类和识别。
最后，通过后处理操作，如滤波、形态学处理等，进一步提高道路提取的准确性和完整性。
四、城市道路提取方法与技术流程本研究采用基于特征的城市道路提取方法。
技术流程主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：包括辐射定标、大气校正等操作，以提高GF-2遥感影像的质量。
2. 特征提取：利用图像处理技术，提取道路的形状、纹理等特征。
3. 分类与识别：采用分类算法对道路进行分类和识别，如支持向量机、神经网络等。
4. 后处理操作：通过滤波、形态学处理等操作，消除噪声、填补空洞等，进一步提高道路提取的准确性和完整性。
五、实验结果与分析本研究在某城市进行了实验，并取得了较好的效果。
实验结果表明，基于GF-2遥感影像的城市道路提取方法具有较高的准确性和效率。
matlab道路提取
matlab道路提取这段文本是关于使用MATLAB（Matrix Laboratory）进行道路提取的。
在计算机视觉和图像处理领域，道路提取是一个重要的任务，通常用于自动驾驶、交通监控和地图制作等应用。
MATLAB 是一种流行的编程语言和环境，广泛用于算法开发、数据可视化、数值计算和数据分析。
在道路提取方面，MATLAB 提供了许多工具和函数，可以帮助研究人员和工程师进行图像处理和分析，以自动识别和提取道路的轮廓。
下面是一些常见的 MATLAB 道路提取方法：1.基于边缘检测的方法：利用边缘检测算法（如 Canny 边缘检测器）来识别图像中的道路边缘，然后通过连接边缘像素来形成道路的轮廓。
2.基于滤波器的方法：利用滤波器（如Sobel 滤波器）来增强图像中的道路区域，然后通过阈值处理和形态学操作来提取道路轮廓。
3.基于机器学习的方法：利用训练好的机器学习模型（如支持向量机、神经网络等）来进行道路检测和提取。
这种方法通常需要大量的标注数据进行训练。
4.基于高程地图的方法：利用高程地图和遥感数据，通过分析地形起伏和高度变化来识别道路位置。
这种方法需要结合地理信息系统（GIS）数据和相应的算法。
需要注意的是，不同的方法适用于不同的场景和数据条件，可能需要根据具体需求选择合适的方法。
同时，MATLAB 也提供了丰富的函数库和工具箱，可以帮助用户快速实现各种图像处理和分析功能。
最后总结，MATLAB 提供了多种方法和工具用于进行道路提取，这些方法包括基于边缘检测、滤波器、机器学习和高程地图的技术。
用户可以根据具体需求选择合适的方法，并利用 MATLAB 的函数库和工具箱进行实现。
基于水平集方法的多源遥感数据融合及城区道路提取
文献标识码 ： Ａ
文章编 号： ０９５９（ ０）６ ４４０ １０—８６２ ７ － ６— ０ ０１ ７
Ｄ ａ ａ Ｆ ｓｏ ｆＭ ｕ ｔ－ ｏ ｒ ｅ Ｒｅ ｏ ｅ Ｓ ｎ ｉ ｇ Ｂａ ｅ ｎ Ｌｅ ｅ ｅ ｅ ｈ ｄ ｔ ｕ ｉｎ ｏ ｌｉｓ ｕ ｃ ｍ ｔ ｅ ｓｎ ｓ ｄ ｏ ｖ ｌＳ ｔＭ ｔ ｏ ａ ｐ ｌｃ ｔｏ ｔ ｂ ｎ Ｒ ｏ ｄ Ｅｘ ｒ ｃ ｉ ｎ ｎｄ Ａ ｐ ｉａ ｉｎ ｏ Ｕｒ ａ ａ ｔ ａ ｔｏ
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第 ２ 卷 第 ６期 ９ ２ ０ 年 ６月 ０７
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Ｖｌ ．９ ． ０ ２ ＮＯ ６ １ Ｊ ｎ． ２ ０ ｕ ０ ７
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｅ ｔｏ ｉｓ ＆ Ｉ ｆｒ ｔｏ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｒ ａ ｆＥｌｃｒ ｎｃ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ
Ｃａ ａ ｇ ｚ ｅ ｏ Ｇｕ ｎ — ｈ ｎ Ｊ ｎ Ｙａ ｑ ｕ ｉ － ｉ
道路信息提取方法
道路信息提取方法
道路信息提取方法是一种利用计算机技术对道路信息进行自动化提取的方法。
这种方法可以对地图、卫星图像、激光雷达等数据进行处理，从而获取道路的几何形状、位置、宽度、长度等信息。
道路信息提取方法主要涉及以下三个方面：
1. 图像处理技术。
通过图像处理技术，可以对卫星图像或地图进行处理，从而提取道路信息。
这种方法通常使用边缘检测、分割、特征提取等技术。
2. 激光雷达扫描技术。
激光雷达扫描技术是一种高精度的三维扫描技术，可以获取道路的精确几何形状和位置信息。
这种方法通常使用点云分析、曲面重建等技术。
3. 机器学习技术。
机器学习技术可以对大量的数据进行学习，从而自动提取道路信息。
这种方法通常使用神经网络、决策树等技术。
道路信息提取方法在交通规划、城市规划、智能交通系统等领域中有着广泛的应用。
未来，随着技术的不断发展，道路信息提取方法将变得更加高效和精确。
- 1 -。
基于车载点云数据的城市道路特征目标提取与三维重构
基于车载点云数据的城市道路特征目标提取与三维重构
邓宇彤;李峰;周思齐;魏文雪;张松;杨扬;张强;李艳飞
【期刊名称】《北京工业大学学报》
【年(卷),期】2024(50)4
【摘要】随着现代城市交通管理、智能驾驶、城市规划和地理信息系统领域的发展,对高效、自动化的城市道路特征提取和三维重构技术的需求日益迫切。
提出一种从激光点云数据中自动提取道路特征并建立三维模型的方法,该方法能够有效处理大规模复杂环境下的数据。
首先通过提取路缘石描述算子来确定边界线,然后生成点云数据的地理参考图像,提取出精细化的道路标识线。
接着在平滑度约束下进行杆状地物检测,再通过分类算法区分路灯和行道树。
最后,分析了道路模型三维重构所需的参数,并提出一种连续四边形重建方法,实现了对道路元素的三维重构。
实验结果显示,该研究方法在道路点云数据目标提取的评价精度达到92%,验证了其有效性。
【总页数】10页(P498-507)
【作者】邓宇彤;李峰;周思齐;魏文雪;张松;杨扬;张强;李艳飞
【作者单位】北京航空航天大学交通科学与工程学院;北京市政路桥集团有限公司;北京市城市道路养护管理中心
【正文语种】中文
【中图分类】U495
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4.利用车载LiDAR点云数据提取城市道路边界
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高空间分辨率影像城市道路信息自动提取
为了更好的对城市规划和各个探测领域提供更准确的道路信息,城市道路信息的提取成为显而易见的问题,怎么样才能提高城市道路信息提取的效率呢,这里主要研究采用半自动和自动化的高空间分辨率影像城市道路信息提取。
高空间分辨率遥感影像以其丰富的纹理等细节信息, 降低了目视解译难度的同时, 却提高了计算机处理的复杂性高空间分辫率遥感影像道路信息的提取, 尤其是城市道路信息的自动提取, 存在着许多困难本文通过面向对象的影像分割、道路信息与背景信息的闺值分离、道路骨架提取、霍夫变换提纯并矢量化等技术, 实现了高空间分辫率遥感影像城市道路信息的自动提取与识别。
城市道路包括市区各类道路, 包括全市性干道、高速公路、工业区道路和居住区道路, 而不包括广场和停车场用地以及街坊小区内部道路道路的位置、宽度等信息, 是城市地理信息系统中的重要信息, 而通过目视判读和手工勾绘方式费时费力, 因此采用人工智能方式利用计算机自动提取道路信息成为一个主要的发展方向。
随着遥感技术的发展, 特别是高分辨率遥感影像的出现, 遥感卫星影像作为数据源在测图和空间数据库更新中得到了越来越广泛的应用高空间分辨率遥感影像以其丰富的纹理等细节信息, 降低了目视解译难度的同时, 却提高了计算机处理的复杂性高空间分辨率遥感影像道路信息的提取, 尤其是城市道路信息的自动提取, 存在着许多困难现阶段, 高分辨率遥感影像城市道路提取方法尚不成熟, 本文针对这一问题进行了有益的探索。
道路特征自动提取, 包括道路特征的自动识别和几何特征的自动定位, 已发展出各种各样的提取方法, 其基本思路大致是将影像道路的提取分解成四个步骤道路影像的特征增强道路种子点的确定将种子点扩展成线段将线段确认并连接成道路网目前已经能够做到把道路影像从其他地物影像中分割出来甚至能区分道路类型已有的道路提取算法大多都针对不同的影像类别, 即航空影像或卫星遥感影像, 不同的比例尺影像分辨率, 不同区域的影像如城区、乡村或郊区和不同的道路类型, 如乡村路、街道、高速公路、高等级公路等。
主要包括以下几类基于平行线对的道路提取基于二值化和知识的道路提取基于窗口模型特征的道路提取方法近年来的发展趋向于在道路提取中解决特定问题或对某一步骤的方法改进, 并且, 高分辨率米级及以下影像的道路提取以其特有的信息与噪音均丰富而越来越受到关注在高分辨率影像中, 道路被模型化为伸长、延续和近于等宽的区域。
高分辨率遥感影像的结构、形状、纹理和细节等信息异常丰富, 一方面为米级甚至以下的尺度地物信息的提取提供了可能, 另一方面过度的高频信息也对地物类型的识别带来干扰, 使得地物信息更加破碎, 噪音影响更加明显在城市高分辨率遥感影像上,道路常常与同样具有良好线形形状的建筑物信息混合在一起, 使得计算机视觉领域的边缘提取算法无法准确分辨出道路位置信息同时道路上的车辆、建筑物的阴影、天桥等信息为道路信息的噪音, 增加了城市道路信息的提取难度。
面向对象分类是近年来高空间分辨率影像分类的一种有效解决方案面向对象分类法是指首先通过对影像分割, 得到同质像元组成的大小不同的影像对象由于影像对象内部的光
谱差异很小, 因此可以对影像对象忽略其纹理等空间信息, 而从形状和光谱方面来进行描述这样可以同时利用对象的空间特征和光谱特征来进行分类在一些商业软件中已经对其算法进行了一定程度的实现
通过面向对象的影像分割方法, 可以粗略地分为道路和背景两部分但是这一步提取出的道路包含了道路信息与建筑物阴影、建筑物等噪声根据粗提取的结果, 可以确定道路信息的大致范围, 为道路信息的提纯打下基础。
在影像分割后提取的矢量多边形, 包含着道路信息, 但也混杂着大量的噪音信息,如建筑物、建筑的阴影等提取影像分割后的矢量多边形的面积信息图, 我们可以发现, 由于道路具有较好的连通性, 包含着道路信息的多边形的面积通常较一般的包含着建筑物和建筑阴影信息的矢量多边形的面积要大因此, 我们只要选取合适的阂值,即可进一步将道路信息和背景信息分离。
为了更好地确定矢量多边形面积的阂值, 我们可以通过直方图角度来进一步分离道路信息和背景根据直方图进行阂值分割的方法主要有一分位数法、迭代法、直方图凸面法、最大类间方差法、信息墒法、最小误差阑值法、矩量保持法和模糊集方法等。
经过影像分割和阂值分离后的道路信息仍然存在着毛刺、断点和空洞等问题, 需要经过骨架提取和矢量化等手段进一步优化通过数字图像处理过程中的形态学方法口月, 可以填补道路栅格的空洞问题, 本文采用开运算即先腐蚀再膨胀的运算进行图像的形态学处理腐蚀通过减小对象的尺寸消除毛刺和去除噪声膨胀通过增大对象的尺寸可以填充空洞和断开区域采用开运算方法最重要的是结构元素的选择由于道路栅格中的毛刺主要是路旁建筑物阴影信息的遗留, 空洞主要是道路上的汽车和斑马线导致无论是毛刺还是空洞, 在形态上都表现为近似矩形此外, 道路还表现出纵横交错, 所以, 开运算中结构元素选取也选取为矩形, 其大小则与上述图像阂值分离的阂值呈正相关经过开运算这种形态学处理后,可得到无空洞和较少毛刺的道路栅格通过利用原图像减去与指定结构元素的击中不击中变化的图像细化过程, 得到单像素宽度的细化栅格图。
由于高分辨遥感影像城市道路信息的自动提取算法仍非常不成熟, 因此本算法距离实际领域的应用仍然有相当长的距离每一个技术细节仍需要在实践中不断深化和研究, 例如, 在阴影占据绝大部分道路时, 其造成的道路断裂已不是后期的霍夫变换所能解决的, 可以尝试在提取之前先进行阴影检测和阴影恢复另外, 由于所提取的结果为道路骨干, 而没有作为真值标准的道路中心线, 尚缺乏较好的定量评价本文只是深入探索过程中的一次尝试, 但不失为现阶段高分辨率遥感影像城市道路自动提取的一种有效算法。