基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的SAR圖像道路提取

1、您的論文得到兩院院士關(guān)注文章編號(hào)：（）圖像處理基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像道路提?。ǜＶ荽髮W(xué)）鄭玉燕何建農(nóng)摘要：針對(duì)低分辨率圖像道路目標(biāo)的各種特性，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法對(duì)道路提取進(jìn)行了研究首先利用算法對(duì)圖像進(jìn)行相干斑抑制；然后采用改進(jìn)的最大類間方差選取閾值進(jìn)行分割，得到一個(gè)包含道路信息的二值圖像；再利用開(kāi)運(yùn)算和區(qū)域選取除去非道路孤立圖斑；接著，利用形態(tài)學(xué)的閉運(yùn)算連接斷點(diǎn)以及對(duì)凹凸不平的道路邊緣進(jìn)行平滑；最后經(jīng)細(xì)化和數(shù)次剪枝得到道路。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法抗噪性好，效率高，識(shí)別道路的效果良好。關(guān)鍵詞：圖像分割；數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)；道路提取文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：中圖分類號(hào)：，；（）；，：；技術(shù)創(chuàng)新引言合成孔徑雷達(dá)（）是一種具

2、有強(qiáng)穿透力以及全天候觀測(cè)的遙感檢測(cè)工具，圖像中道路目標(biāo)不僅在軍事上具有戰(zhàn)略意義，而且對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展也具有重要意義對(duì)地圖更新、目標(biāo)識(shí)別、影響匹配等方面具有重要的輔助意義，是圖像目標(biāo)檢測(cè)的一個(gè)重要內(nèi)容。但是由于圖像表面固有的相干斑，使得圖像的道路提取難度比較大。國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用計(jì)算機(jī)從圖像中提取道路之類的線性地物信息的研究大概二十多年，取得了一定的成果，提出了一些實(shí)用的算法，但其實(shí)用性，精確性，效率等仍然存在很多問(wèn)題，與實(shí)際應(yīng)用的要求還有一定的距離。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一種基于集合論的非線性理論，它的基本思想是基于像素間的邏輯關(guān)系對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行分析處理。它能定量的描述和分析影像的幾何特征。與傳統(tǒng)的線性理論相

3、比，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的特點(diǎn)是將大量復(fù)雜的影像處理算法用基本的集合邏輯運(yùn)算來(lái)描述和實(shí)現(xiàn)，使得運(yùn)算更加靈活快捷。伴隨著學(xué)科之間的不斷交叉融合，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)已被很多學(xué)者應(yīng)用到遙感影像處理的諸多方面，如基于形態(tài)學(xué)的遙感影像濾波方法研究，遙感影像分割等。本文首先對(duì)圖像中的相干斑噪聲進(jìn)行抑制，再針對(duì)鄭玉燕：碩士研究生基金項(xiàng)目：福建省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目：網(wǎng)格地理信息系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)及其技術(shù)研究，福建省科技廳（）項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：何建農(nóng)技術(shù)應(yīng)用例圖像中道路灰度特征，提出一種改進(jìn)的最大類間方差法進(jìn)行閾值分割，最后根據(jù)低分辨率圖像道路模型的特點(diǎn)，用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算子提取道路信息。中低分辨率圖像道路模型中低分辨率（）的圖像道路特性為：

4、（）道路在圖像上呈現(xiàn)黑色細(xì)線；（）道路的寬度和方向變化很慢；（）道路和背景的灰度相差較大；（）道路比較長(zhǎng)。圖像中道路提取步驟相干斑噪聲的抑制相干斑的存在使得圖像的分辨率較差，為了進(jìn)行更好的目標(biāo)識(shí)別，首先對(duì)圖像進(jìn)行保持原有線性特征條件下的去噪聲處理。本文采用算法進(jìn)行濾波處理。濾波器用一雙邊指數(shù)函數(shù)近似為低通濾波器，其濾波器參數(shù)由圖像歸一化局域方差系數(shù)決定。其中，是常數(shù)，為被處理的像素點(diǎn)，（）為標(biāo)準(zhǔn)方差。當(dāng)（）很小時(shí)，（）相當(dāng)于一個(gè)低通濾波器，從而很好地平滑掉均勻場(chǎng)景的噪聲；當(dāng)（）很大時(shí)，（）趨向于保持原來(lái)觀察的像素值。提取感興趣區(qū)域在圖象中，道路為弱反射，表現(xiàn)為暗區(qū)。根據(jù)圖像的幅度值，可將弱反射

5、區(qū)域分割出來(lái)，縮小檢測(cè)道路的范圍。對(duì)所提取的道路區(qū)域，稱之為感興趣區(qū)域。郵局訂閱號(hào)：元年圖像處理中文核心期刊微計(jì)算機(jī)信息（管控一體化）年第卷第期假如當(dāng)前像素值為，就移對(duì)圖像從左到右，從上到下進(jìn)行掃描。到下一個(gè)掃描位置；假如當(dāng)前像素值為，檢查它的個(gè)相鄰的像素，直到個(gè)相鄰像素值都為，則此為一連通域，賦予其一個(gè)標(biāo)記值。區(qū)域的面積為區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的總數(shù)。如果非常小，則顯然是虛警區(qū)域，去除此區(qū)域。寬長(zhǎng)比為區(qū)域最小外接矩形的寬與長(zhǎng)之比。方形、橢圓形區(qū)域的寬長(zhǎng)比接近于，而細(xì)長(zhǎng)區(qū)域的寬長(zhǎng)比則小于。道路區(qū)域的寬長(zhǎng)比一定很小，如果寬長(zhǎng)比較大，則此區(qū)域必定不是道路區(qū)域，去除。最大類間方差法（方法）計(jì)算簡(jiǎn)單，穩(wěn)定有效，

6、是實(shí)際應(yīng)用中經(jīng)常采用的方法。有的學(xué)者認(rèn)為該方法是閾值自動(dòng)選取的最優(yōu)方法。經(jīng)過(guò)大量試驗(yàn)，比較了多種較好的分割算法，發(fā)現(xiàn)法的分割效果最好。法依據(jù)的原理是利用類別方差作為判據(jù)，選取使類間方差最大的灰度值作為最佳閾值。設(shè)一幅圖像灰度值分為（）級(jí)，灰度值的像素?cái)?shù)為，則：總像素?cái)?shù)為；各像素值概率：，然后用一整數(shù)將圖像中的像素按灰度級(jí)劃分成兩類和，即，則：產(chǎn)生的概率，均值；產(chǎn)生的概率，均值。類間方差為：最佳閾值其中為：。；道路的連接與平滑由于樹(shù)木，車輛及其他地物的遮蓋，局部道路斷斷續(xù)續(xù)，采用閉運(yùn)算將斷線道路連接起來(lái)。（見(jiàn)圖（），經(jīng)過(guò)閉運(yùn)算，對(duì)道路邊緣已做了部分平滑，但仍不十分規(guī)整。再采用閉運(yùn)算方法對(duì)邊緣進(jìn)行

7、修補(bǔ)和采用開(kāi)運(yùn)算去掉道路邊緣的小凸角來(lái)進(jìn)一步平滑。但是由于方法對(duì)噪聲十分敏感且地物的光譜相似性，直接將其應(yīng)用于圖象的分割會(huì)出現(xiàn)許多錯(cuò)誤，即將大量不屬于道路的點(diǎn)分割到感興趣的區(qū)域。為后期的道路提取工作帶來(lái)困難。因此，本文針對(duì)圖象的特點(diǎn)提出一種改進(jìn)的細(xì)化和剪枝對(duì)二值圖像進(jìn)行細(xì)化和剪枝，細(xì)化就是尋找具有一定寬度的圖像輪廓的中軸線或骨架，使其最終變?yōu)閷挾葍H為一個(gè)像素的骨架。抽骨架的優(yōu)點(diǎn)在于其良好的連通性并且能夠保持骨架中軸沒(méi)有位移。它是一種使用擊中擊不中變換的形態(tài)學(xué)算法。利用結(jié)構(gòu)元素細(xì)化定義為：技術(shù)創(chuàng)新法。（）計(jì)算出圖像的平均灰度值作為初始閾值將圖像分割成兩部分，基于圖像的特點(diǎn)，設(shè)小于的部分為目標(biāo)區(qū)域

8、，計(jì)算的灰度均值：；（）確定閾值范圍：利用初始閾值分割圖像，可能將部分暗背景錯(cuò)判為目標(biāo)，由于目標(biāo)的灰度值必低于大量較暗目標(biāo)和少量較亮的背景的均值（）在灰度范圍，可將定為閾值的上限，它能保證目標(biāo)的完整分割，閾值下限為；通常細(xì)化和抽骨架過(guò)程由于邊界上單像素尺寸的起伏會(huì)在輸出圖像中留下毛刺，這些毛刺是小分支，可以通過(guò)形態(tài)學(xué)剪枝運(yùn)算除去。剪枝是對(duì)細(xì)化和抽骨架的補(bǔ)充，剪枝處理過(guò)程就是設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)變換來(lái)去除各段孤立的短骨架線。內(nèi)運(yùn)用法的思想選取最佳閾值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果首先選擇一幅分辨率為的圖像，果如下圖所示。運(yùn)用工具按文中的方法對(duì)道路提取的整個(gè)過(guò)程進(jìn)行了仿真，檢測(cè)結(jié)改進(jìn)的方法不僅能減少運(yùn)算量，而且

9、由于除去了大量亮背景，在所剩需要再判的象素中，目標(biāo)和背景所占比例相差不大，可更有效地分割出目標(biāo)。提取道路形態(tài)學(xué)算子數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖象處理的基本思想就是利用一個(gè)稱作結(jié)構(gòu)元素的探針收集圖像的信息。當(dāng)探針在圖像中不斷移動(dòng)時(shí)，便可考察圖像各個(gè)部分間的相互關(guān)系來(lái)了解圖像各個(gè)部分的結(jié)構(gòu)特征。在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中兩種最基本的變換或運(yùn)算是膨脹（）和腐蝕（），其它形態(tài)學(xué)變換都是膨脹和腐蝕運(yùn)算根據(jù)一定的順序進(jìn)行組合的復(fù)合運(yùn)算。令（，）為灰度圖像，（，）是結(jié)構(gòu)元素，別為函數(shù)和的定義域。膨脹可定義為：腐蝕可定義為：形態(tài)開(kāi)、閉運(yùn)算可以用數(shù)學(xué)符號(hào)分別表示為：和分（）原圖（）法分割結(jié)果（）改進(jìn)的法分割結(jié)果（，（擊中擊不中運(yùn)算定義：）

10、（）開(kāi)運(yùn)算去虛警結(jié)果（）閉運(yùn)算連接斷線結(jié)果（）提取的道路圖道路提取過(guò)程另外選一幅不同道路類型的圖像，結(jié)果如下：擊中擊不中變換可用于形態(tài)細(xì)化、形態(tài)修剪，以及形態(tài)目標(biāo)識(shí)別等眾多方面，利用形態(tài)細(xì)化完成對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)信息的細(xì)化，修剪。去虛警在提取感興趣的區(qū)域之后，圖像中仍然有一小部分不屬于道路的小區(qū)域，細(xì)弱直線。首先利用形態(tài)開(kāi)運(yùn)算消除碎線，部分小區(qū)域。這樣就刪除了大部分的虛警區(qū)域（見(jiàn)圖（）。圖原圖圖提取的道路（下轉(zhuǎn)第頁(yè)）元年郵局訂閱號(hào)：現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)應(yīng)用例圖像處理（）網(wǎng)絡(luò)發(fā)送模塊中文核心期刊微計(jì)算機(jī)信息（管控一體化）年第卷第期信息的提取。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法比其他空域或頻域圖像處理和分析方法具有一些明顯的優(yōu)勢(shì)但它

11、對(duì)預(yù)處理后的影像中道路的形狀比較敏感，本文采用改進(jìn)的法進(jìn)行分割，大大降低了虛警率。另外，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法易于用并行的方法有效地實(shí)現(xiàn)，而且硬件實(shí)現(xiàn)也較容易由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，該方法比較好的提取了道路網(wǎng)絡(luò)信息，并且抗噪性能好，效率高。該算法的關(guān)鍵是根據(jù)道路的具體情況靈活選擇結(jié)構(gòu)元素。在今后的研究中，可結(jié)合紋理信息來(lái)取得更好的道路分類。本文作者創(chuàng)新點(diǎn)：本文針對(duì)圖像中道路灰度特征，提出一種改進(jìn)的法進(jìn)行閾值分割，提高了效率，并大大降低了虛警率。將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)用于低分辨率的道路信息提取，抗噪性好，效率高。項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益：萬(wàn)元實(shí)現(xiàn)移動(dòng)圖像監(jiān)控終端與監(jiān)控者間的通信，將終端采集的圖像、定位、報(bào)警信息發(fā)送給監(jiān)控中心，并

12、從監(jiān)控中心接收控制指令和其他類信息。通信模塊發(fā)送按照發(fā)送類型可細(xì)分為定位信息發(fā)送和圖像發(fā)送。定位信息發(fā)送數(shù)據(jù)量少、數(shù)據(jù)長(zhǎng)度固定，要求定時(shí)間間隔自動(dòng)發(fā)送。圖像信息每次發(fā)送的數(shù)據(jù)量根據(jù)場(chǎng)景和參數(shù)設(shè)定的不同而變化較大，信息量較大的數(shù)據(jù)僅在報(bào)警觸發(fā)和接收命令后發(fā)送。（）網(wǎng)絡(luò)接收模塊網(wǎng)絡(luò)接收模塊從監(jiān)控中心接收控制命令。監(jiān)控中心可以隨時(shí)發(fā)送圖像請(qǐng)求命令給終端，終端接收到命令后開(kāi)始發(fā)送圖像直到監(jiān)控中心發(fā)送停止命令。結(jié)論本文設(shè)計(jì)的嵌入式無(wú)線圖像監(jiān)控系統(tǒng)采用架構(gòu)，主要應(yīng)用于車載、便攜式手持設(shè)備以及有線網(wǎng)絡(luò)無(wú)法到達(dá)，需要對(duì)環(huán)境或設(shè)備進(jìn)行圖像監(jiān)控，但又不需要傳輸連續(xù)圖像的地方。雖然目前的無(wú)線通訊網(wǎng)絡(luò)傳輸速度還不能滿

13、足實(shí)時(shí)視頻傳輸?shù)囊?，但是隨著無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)的不斷發(fā)展，無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)從發(fā)展到，數(shù)據(jù)傳輸帶寬將達(dá)到，無(wú)線圖像監(jiān)控產(chǎn)品的應(yīng)用前景將極其廣闊。本文作者創(chuàng)新點(diǎn)：本文設(shè)計(jì)了一種基于架構(gòu)的嵌入式無(wú)線圖像監(jiān)控系統(tǒng)，在無(wú)線監(jiān)控終端中采用了操作系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種嵌入式服務(wù)器，并且采用完成了（圖形用戶界面）的編寫。這樣使得監(jiān)控端可以隨時(shí)隨地用通用瀏覽器對(duì)監(jiān)控終端所拍攝到的圖像進(jìn)行瀏覽，并且可以遠(yuǎn)程控制監(jiān)控終端。技術(shù)創(chuàng)新參考文獻(xiàn)，。戴燕云，王柏祥基于的嵌入式實(shí)時(shí)圖像監(jiān)控系統(tǒng)，工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，。北京劉淼嵌入式系統(tǒng)接口設(shè)計(jì)與驅(qū)動(dòng)程序開(kāi)發(fā)，北京：航空航天大學(xué)出版社，。劉明蘭嵌入式視頻圖像傳輸系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)張素

14、文，付薇，現(xiàn)，微計(jì)算機(jī)信息，。作者簡(jiǎn)介：李學(xué)橋男，（），教授，碩士生導(dǎo)師。籍貫：湖北武漢。研究方向：嵌入式系統(tǒng)與智能控制、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。：（），（），（鄭州鄭州輕工業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院）李學(xué)橋田現(xiàn)峰趙磊參考文獻(xiàn)蔣斌圖像道路提取方法研究國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)高勇，厥大順一種遙感圖像的分割方法西部探礦宋曉東，工程，（）賈永紅，孫家柄基于形態(tài)學(xué)的遙感影像濾波方向研究張莉，（），（）：崔屹數(shù)字圖像處理與分析（數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法及應(yīng)用）北京：科學(xué)出版社，（）：安如，馮學(xué)智，王慧麟基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的道路遙感影像特征提取及網(wǎng)絡(luò)分析中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，（）吳巍一種遙感圖像中機(jī)場(chǎng)跑道的提取方法武漢理董書(shū)勇，工大學(xué)學(xué)報(bào)，（）劉吉平，尹作為基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的高分辨率遙感影李利偉，像道路提取理論研究張科，李言俊基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的機(jī)場(chǎng)跑道自動(dòng)識(shí)別吳盤龍，方法火力與指揮控制（）顏七笙，王士同基于形態(tài)學(xué)的椒鹽噪聲濾波器微計(jì)算機(jī)信息，（）作者簡(jiǎn)介：鄭玉燕（），女，福建長(zhǎng)樂(lè)人，碩士研究生，主要研究方向：數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)，遙感圖像處理；何