一种基于道路宽度推理的遥感图像道路提取缺失补全方法技术

本发明专利技术涉及遥感图像道路提取领域，目的是提供一种基于道路宽度推理的遥感图像道路提取缺失补全方法，以解决基于遥感影像的道路提取中道路提取结果受道路两旁遮盖物影响而提取不全的问题，实现自动化、准确道路提取的目标。为了解决上述技术问题，具体包括如下步骤：首先，获取待道路提取的遥感图像，基于U

【技术实现步骤摘要】
一种基于道路宽度推理的遥感图像道路提取缺失补全方法


[0001]本领域涉及遥感图像道路提取领域，具体涉及一种基于道路宽度推理的遥感图像道路提取缺失补全方法。

技术介绍

[0002]道路是人类活动及所使用交通工具的承载体，是联系各活动地点或区域的纽带，是非常重要的地理信息。遥感图像具有探测范围大、获取资料速度快的特点，适用于大范围环境感知，因此有很多基于遥感图像的道路提取方法研究。但是在道路提取中存在一个难题即如何免除道路两旁遮盖物的影响(最常见的情况是树木的影响)，遮盖物在遥感图像处理中会影响到道路提取的完整性。
[0003]为了解决以上问题，在面向遥感图像的道路提取研究中，目前常用的方法一般可以分为以下三类情况：第一类情况是基于深度学习方法的遥感图像道路提取研究，在该方法中，以切块遥感图像为输入，以道路提取结果为输出实现道路提取，在该情况下，一般会对网络的损失函数进行改进或者添加注意力机制实现更好的提取效果。第二类情况是基于多源数据提取道路，在该情况下，使用的数据不再限于遥感图像，一般包括路网数据、GPS数据等，通过辅助数据引入额外信息提升道路提取的准确度。第三类情况是先在遥感图像上检测道路交叉口，然后基于道路交叉口进行道路提取，在该方法中，作者通过对道路交叉口进行张量投票获取道路交叉区域和道路分支，然后采用半自动标注方式结合测地线和模板匹配方法分别实现了道路提取，在该方法中，作者创造性的提出了基于道路交叉口信息提取道路的一种新思路，但是在后期处理上采用的方法复杂度高、不易实现且需人工辅助。
专利技术内容
[0004]本专利技术的目的是提供一种基于道路宽度推理的遥感图像道路提取缺失补全方法，以解决基于遥感影像的道路提取中道路提取结果受道路两旁遮盖物影响而提取不全的问题，实现自动化、准确道路提取的目标。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于道路宽度推理的遥感图像道路提取缺失补全方法，具体包括如下步骤：
[0006]步骤1：获取待道路提取的遥感图像，基于U
‑
net网络进行道路提取；
[0007]步骤2：基于提取的遥感图像的路网数据，确定道路交叉点,记为(x，y)，道路交叉口汇聚的道路条数记为n；
[0008]步骤3：基于角点检测算法在道路提取结果上进行道路交叉口角点检测；
[0009]步骤4：基于同侧法判断角点与道路相对位置，将角点分组，位于相同两条道路夹角内的角点分为同一组，一共n组；
[0010]步骤5：将道路交叉点与提取的角点进行匹配，匹配到n个角点；
[0011]步骤6：基于道路交叉点与匹配的角点推理各条道路宽度；
[0012]步骤7：基于道路宽度对路网数据做缓冲区构建，生成最终道路提取结果。
[0013]其中，步骤5的具体过程为：
[0014]步骤5.1：遍历所有角点组，计算每角点组中角点与道路交叉点的欧氏距离；
[0015]步骤5.2：选取每角点组中距离最小的角点与道路交叉点进行匹配，一共匹配到n个角点，匹配的角点与交叉点的连线记为参照线l1，
…
，l
n
，对应的角点记为[(x1，y1)，
…
，(x
n
，y
n
)]。
[0016]其中，步骤6的具体过程为：
[0017]步骤6.1：对于每一条参照线，计算其在相邻两条道路上的投影长度，设相邻两条道路分别为S，M，参照线为l1，对应的角点为(x1，y1)：
[0018]步骤6.2：在道路S上随机选择除交叉点以外的一点记为(x
S
，y
S
)，计算参照线l1在道路S的投影长度：
[0019]在道路M上随机选择除交叉点以外的一点记为(x
M
，y
M
)，计算参照线l1在道路M的投影长度：
[0020]步骤6.3：计算道路S的半宽：则道路S的宽度为
[0021]计算道路M的半宽：则道路M的宽度为
[0022]步骤6.4：返回步骤6.1，直到求出所有道路宽度。
[0023]本专利技术相比于现有技术具有如下有益效果：
[0024]1.本专利技术利用道路交叉口不受遮盖物影响的特点，基于交叉口信息推理准确推理道路宽度，从根本上杜绝了道路两旁遮盖物对道路提取的影响，实现道路精确提取。
[0025]2.本专利技术在道路宽度推理方面不需要人工介入，实现了自动化道路提取。
附图说明
[0026]图1是本专利技术提供的基于道路宽度推理的遥感图像道路提取缺失补全方法流程图。
[0027]图2是本专利技术提供的基于道路宽度推理的遥感图像道路提取缺失补全方法角点匹配示意图。
[0028]图3是本专利技术提供的基于道路宽度推理的遥感图像道路提取缺失补全方法道路宽度推理示意图。
具体实施方式
[0029]以下将结合附图及具体实施方式对本专利技术的构思、技术方案优势及产生的技术效果进行清楚、完整地描述，以充分理解本专利技术的目的、特征和效果。需要说明的是，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本专利技术，并不限定本专利技术。
[0030]参阅图1，本专利技术实施首先获取待道路提取的遥感图像，基于U
‑
net网络进行道路提取；然后，基于该遥感图像的路网数据确定道路交叉点位置；其次基于角点检测算法在道路提取结果上进行角点检测，将检测的角点与道路交叉点进行匹配；最后，基于道路交叉点和角点匹配结果进行道路宽度推理，实现道路提取结果补全。具体步骤如下：
[0031]步骤1：获取待道路提取的遥感图像，基于U
‑
net网络进行道路提取；
[0032]步骤2：基于提取的遥感图像的路网数据，确定道路交叉点,记为(x,y)，道路交叉口汇聚的道路条数记为n；
[0033]步骤3：基于角点检测算法在道路提取结果上进行道路交叉口角点检测；
[0034]步骤4：基于同侧法判断角点与道路相对位置，将角点分组，位于相同两条道路夹角内的角点分为同一组，一共n组；
[0035]步骤5：将道路交叉点与提取的角点进行匹配，匹配到n个角点；
[0036]在实施中，步骤5道路交叉点与提取的角点匹配，其具体过程为：
[0037]步骤5.1：遍历所有角点组，计算每角点组中角点与道路交叉点的欧氏距离；
[0038]步骤5.2：选取每角点组中距离最小的角点与道路交叉点进行匹配，一共匹配到n个角点，匹配的角点与交叉点的连线记为参照线l1，
…
，l
n
，对应的角点记为[(x1，y1)，
…
，(x
n
，y
n
)]。
[0039]步骤6：基于道路交叉点与匹配的角点推理各条道路宽度；
[0040]如图2和图3所示，在实施中，步骤6基于道路交叉点与匹配的角点推理各条道路宽度，其具体过程为：
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于道路宽度推理的遥感图像道路提取缺失补全方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取待道路提取的遥感图像，基于U
‑
net网络进行道路提取；步骤2：基于提取的遥感图像的路网数据，确定道路交叉点,记为(x,y)，道路交叉口汇聚的道路条数记为n；步骤3：基于角点检测算法在道路提取结果上进行道路交叉口角点检测；步骤4：基于同侧法判断角点与道路相对位置，将角点分组，位于相同两条道路夹角内的角点分为同一组，一共n组；步骤5：将道路交叉点与提取的角点进行匹配，匹配到n个角点；步骤6：基于道路交叉点与匹配的角点推理各条道路宽度；步骤7：基于道路宽度对路网数据做缓冲区构建，生成最终道路提取结果。2.如权利要求1所述的一种基于道路宽度推理的遥感图像道路提取缺失补全方法，其特征在于，步骤5的具体过程为：步骤5.1：遍历所有角点组，计算每角点组中角点与道路交叉点的欧氏距离；步骤5.2：选取每角点组中距离最小的角点与道路交叉点进行匹配，一共匹配到n个角点，匹配的角点与交...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭争强，王港，陈金勇，武晓博，常晓宇，孙康，朱进，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：