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180測　繪　學(xué)　報　　　　　　　　　　　　　　　　　　第37卷

大影響,所以運算過程中使用相對固定的閾值為

2,即原始邊緣點到擬合的線段的距離偏差不大于2個像素。經(jīng)過以上步驟的處理結(jié)果如圖3(b)所示。因為道路邊緣具有自身特點,如道路邊緣

曲率不會太大,大多數(shù)為直線邊緣等,所以對道路邊緣進行直線段擬合獲得了比較好的效果(如圖3紅色橢圓內(nèi)的部分)

。

[13]

圖3　(a)Pan波段影像Canny算子邊緣檢測結(jié)果;b)Fig.3　(a)EdgeimagedetectedbyCannyoperatorinage;)The2rimage

3.2　面狀道路提取

后的影像(圖1)獲得的。(Pan2sharpenedmul2tispectral)。,與基于原始多光譜影像的分類結(jié)果相比,利用融合后的影像進行分類,其分類精度有很大提高,尤其對于道路的分類精度

[14]

提高更為明顯。

分類和分割后的二值圖像如圖6(a)所示。從圖中可以看到,存在的主要問題是由于道路和樓房的“異物同譜”,樓房也被分割出來而且與道路相連。樓房與道路的“異物同譜”現(xiàn)象所帶來的誤分類問題一直是高分辨率遙感影像上道路自動提取

[15]

中存在的主要困難。本文下一節(jié)將實現(xiàn)道路和其他地物的分離,進而實現(xiàn)道路目標(biāo)的確認(rèn)和提純。3.3　邊緣和面狀道路的互運算及后處理3.3.1　邊緣與面狀道路的互運算

在分別獲得了較準(zhǔn)確、連續(xù)的道路邊緣和完整的面狀道路圖像后,為了有效分離道路和非道路目標(biāo),使用邊緣和面狀道路的邏輯互運算方法。首先,將道路邊緣圖像(圖3(b),用E表示)取反,然后與面狀道路圖像(圖6(a),用S表示)求[10]交,即C=∩S.用二值邏輯運算可表示為

0,E=1orS=0C=

1,E=0andS=1

6(b)所示。從,圖像上部與道路相連的樓房已經(jīng)被邊緣圖像分割開,這是進一步應(yīng)用形狀指數(shù)提純道路的基礎(chǔ)。同時由于邊緣圖像中位于道路表面的部分存在噪聲,邏輯運算后面狀道路也被誤切割出裂縫。這些裂縫和孔洞的進一步去除將放在道路對象被提純之后處理。下面將集中精力于非道路目標(biāo)的去除,亦即道路目標(biāo)的確認(rèn)和提純。首先標(biāo)識出每一個連通對象(共83個),并去除面積像素數(shù)小于閾值10的連通對象(53個)。根據(jù)影像的分辨率可知,這部分面積很小的連通對象基本上是由噪聲和誤分割引起的非道路目標(biāo)。然后計算每個連通對象的狹長度指數(shù)與極慣性矩,據(jù)此進一步去除非道路目標(biāo)。3.3.2　狹長度指數(shù)與極慣性矩

狹長度　通過坐標(biāo)原點,傾角為θ的直線θy=xtan周圍的圖像f的慣性力矩Mθ用下式定義

N

M

Mθ=

∑∑

i=1

j=1

(jcoθθ)f(i,j),　θ∈[0,π)s-isin

2

(1)

其中,N和M分別是圖像的行列號上限。對于二

值圖像,f(i,j)=1。令Mθmax和Mθmin分別表示Mθ的最大和最小值,則狹長度指數(shù)被定義為

狹長度=

MθmaxMθmin

(2)

該特征量能反映平面物體的狹長程度,其值越大

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