基于數學形態學的遙感圖像道路提取

鄭 麗 潘建平

(重慶交通大學土木建筑學院,重慶 400074)

圖像分割是從圖像處理到圖像分析轉變的關鍵,也是圖像自動分析的第一步,是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎[1]。遙感圖像分割是指對遙感圖像進行處理、分析,按一定的規則將圖像分成更具特性的區域并提取出感興趣目標的技術和過程。這些特性可以是灰度、顏色、紋理或幾何性質等,目標可以對應單個區域,也可以對應多個區域,其中每個區域都是由大致相同的像素組成。

在遙感圖像地物特征提取研究中,特征提取主要分為三類:點狀特征的提取、線狀特征的提取、面狀特征的提取。作為遙感圖像地物特征提取的技術前提,遙感圖像分割技術正日益受到關注。目前,在這三種特征提取中,對具有明顯邊界的線狀特征和面狀特征地物的提取展開的研究比較多。遙感圖像通常表現為:灰度級多、信息量大、邊界模糊、目標結構復雜等[2],由于遙感圖像本身信息的復雜性和隨機性,所以目前還沒有遙感圖像分割的理想方法,在一定程度上影響了其在遙感領域的廣泛應用。圖像分割主要是基于光譜特征,后來發展為結合光譜特征、紋理特征、形狀特征、空間關系特征等綜合因素的計算機信息提取。其中,運用遙感進行道路自動提取取得了一定的研究成效,常用的有閾值法、密度分割法、決策樹分類等,數學形態學等方法也被用于道路提取中。

本文主要以IKONOS影像為數據源,以IDL語言為開發平臺,結合ENVI現有的文件處理功能,選擇典型線狀目標道路為研究對象,通過數學形態學有效地將高分辨遙感圖像中的道路分割出來,從而獲得道路目標更為詳細的描述,證明了其在道路提取方面的有效性。

高分辨率遙感圖像提供了海量的數據和更豐富的地物信息,如何快速、自動識別和提取圖像上的地物特征,對推動高分辨率遙感圖像的應用有著極其重要的作用。高分辨率遙感圖像的道路提取可以為更新道路信息提供信息資料,對地物特征提取有一定的參考價值。

1 數學形態學的基本原理

數學形態學的數學基礎和所用語言是集合論。數學形態學的應用可以簡化圖像數據,保持它們基本的形狀特性,并除去不相干的結構。數學形態學的算法具有天然的并行實現的結構,它是一種非線性濾波方法,可以用于圖像信息提取方面,其基本思想是用具有一定形態的結構元素去量度和提取圖像中的對應形狀,以達到對圖像分析和識別的目的[3]。結構元素是收集圖像信息的探針,可直接攜帶知識(形態、大小、甚至加入灰度和色度信息)來探測、研究圖像的結構特點。它的選取直接影響圖像處理的效果和質量。

數學形態學由一組形態學代數算子組成,以膨脹、腐蝕為基礎,在處理圖像時可以根據需要,由這兩種運算組成各種復雜的運算,如先腐蝕再膨脹組成開運算,先膨脹再腐蝕組成閉運算;也可以由開運算、閉運算以及原圖組成各種復雜的運算,通過組合這些算子可以實現對圖像形狀、結構的分析和處理。

在遙感圖像處理中,數學形態學主要用來從高分辨率圖像中提取幾何信息,對二值圖像最為有效[4]。在二值形態學中,其運算對象是集合。設A代表圖像集合,B為結構元素,它本身實際上也是一個圖像集合,數學形態學運算是用B對A進行操作。在下列運算中A、B均為 Z2中的集合,φ為空集,^B為B的映像。

(1)膨脹與腐蝕運算

A被B膨脹,記為A⊕B,可以用數學符號表示為:A⊕B={x|[(^B)x]∩A≠?}

A被B腐蝕,記為AΘB,可以用數學符號表示為:AΘB={x|(B)x?A}

(2)開運算和閉運算

開運算可以用數學符號表示為:A·B=(AΘB)⊕B

閉運算可以用數學符號表示為:A·B=(A⊕B)ΘB

2 基于數學形態學的道路提取

實驗流程如圖1所示。

2.1 實驗區數據介紹

本文實驗采用某地區IKONOS影像為數據源,分辨率為4m,道路在影像中呈現高亮度的光譜特征。實驗區影像主要包含了建筑物和道路以及其他地物信息(如圖2),其大小為550像素 ×550像素。

圖2 原始圖像

2.2 圖像增強處理

遙感圖像以提取信息為主要目標,增強處理是為了提高圖像信息的提取能力。高分辨率遙感圖像道路表現為連續的、灰度變化、寬度變化緩慢的狹長區域,其光譜特征和其他地物有著明顯的區別,道路的DN值明顯高于其他地物。由于圖像分割主要是基于光譜特征的,這就為道路的自動提取創造了條件,但建筑物、路面噪聲(如汽車、非均一材質、綠化帶以及陰影等)、停車場等對道路提取帶來了很大干擾。為了取得預期提取效果,我們首先進行增強處理。

這里,我們通過BYSTCL()函數來實現對比度拉伸從而得到更多的內在信息并利用HIST_EQUAL()函數進行直方圖均衡化,繪制原始圖像和直方圖均衡化后圖像的直方圖(如圖3、圖4)。

圖3 原始圖像的灰度直方圖

圖4 直方圖均衡化

研究遙感圖像中的道路時,由于道路在空間位置上具有一定延伸方向的特點,要突出道路的主干部分時宜選擇低通濾波處理。本文選用均值低通濾波處理,利用SMOOTH()函數來實現圖像平滑,消除背景區域中細小的噪聲(如圖5),為后續的道路提取奠定了基礎。

圖5 平滑處理后圖像

2.3 閾值分割處理

首先采用閾值分割算法對IKONOS圖像進行分割,灰度閾值法是一種最常見的也是最簡單的分割算法。一般選擇直方圖的谷對應的灰度值作為閾值,記為t0,并且將所有灰度值高于t0的像素標記為物體像素,將所有灰度值低于t0的像素標記為背景像素。本文根據繪制的直方圖均衡化后直方圖(圖4)選取閾值t0=230。確定閾值后,可以很明顯的從背景中區別出道路等線性特征,得到包含道路基本信息的二值圖像(如圖6)。從圖中我們可以看出,二值圖像上存在多種噪聲,在空間上表現為大小不一的圖斑。

2.4 形態學處理

(1)開閉運算去噪

由于開運算可以去除比結構元素更小的明亮細節,對于平滑輪廓、清除狹窄的延長部分以及斷開薄弱的連接是非常有用的處理方法。閉運算可以去除比結構元素更小的暗色細節,對于連續狹窄的區域、填充小的縫隙或者孔隙是非常有用的處理方法。所以將二者組合在一起可以用來平滑圖像并去除或減弱亮區和暗區的各類噪聲,改善圖像的質量。

一般而言,灰度值較高的圖像針對亮細節較多的特點應采用先開后閉的方式,反之亦然。由于實驗區遙感圖像依據所繪制的直方圖可以看出灰度值偏高,故采用先開后閉的方式。在充分分析道路的幾何特征基礎上,采用3×3正方形結構元素如下其中*代表結構元素的原點,下文同。形態開閉去噪結果(如圖7)。

圖6 閾值化圖像

圖7 開閉運算去噪后圖像

(2)方向濾波

形態開閉運算后,由于受綠化帶、陰影等影響,道路中間存在空洞,實驗中選擇上述正方形結構元素進行相同次數的膨脹和腐蝕運算將空洞填好。因為去噪和填補空洞都使用的是單一的結構元素,所以無法顧及遙感圖像中不同方向上的道路信息。多結構元素形態濾波能在濾除噪聲的同時,很好的保護圖像中道路信息。本文考慮道路的幾何特征具有一定的方向性。使用了不同方向特征(0°,45°,90°,135°)的復合結構元素的形態濾波。其結構元素如下45°、90°、135 °的旋轉形式和為剔除更多單點噪聲 ,加入十字形結構元素實驗證明,采用多結構元素刪除經過其方向上的噪聲圖斑時,接連幾次膨脹后,利用相同的結構元素加上相同次數的腐蝕,才可以得到期望的效果(如圖8)。

圖8 方向濾波后圖像

(3)后期處理

經過方向濾波處理后,從圖8中可以看出只剩下少數較大的孤立圖斑,局部道路有斷開現象。再次使用形態學運算進行后期濾波處理,使用下述5×5的水平和垂直方向的結構元素和十字形結構元素進行多次膨脹和腐蝕運算,直到孤立的點被有效去除為止,然而道路卻沒有完全連接。鑒于此,在實驗中還使用3×3正方形結構元素(同上)進行了一次腐蝕膨脹運算,將斷開的道路連接上,最終得到的道路提取結果如圖9。采用的5×5結構元素如下

圖9 道路提取結果

3 實驗結果與分析

從目視結果可以看出,基本上能較好的提取出道路,保持了圖像的特定細節,實現了道路空間幾何形態特征的表達。從實驗過程來看,可以得到以下的結論:

(1)借助ENVI基本文件處理功能,以IDL語言為平臺編程能夠完成圖像的輸入、處理以及輸出功能。

(2)對遙感圖像進行增強處理后有利于提高道路信息提取能力,圖像平滑處理易于剔除圖像上細小噪聲。

(3)使用灰度閾值法分割圖像時,其閾值選取是依據所繪制的直方圖,并最終得到了包含道路基本信息的二值圖像。

(4)在形態學開閉運算去噪后,運用多結構元素進行形態學方向濾波處理有利于顧及所提取道路的幾何特征。

(5)實踐證明,數學形態學作為一種非線性濾波器,能夠從高分辨率遙感圖像中提取出較為完整的道路信息。

5 結束語

本文針對高分辨率遙感圖像應用數學形態學方法實現了道路提取。在使用單一結構元素去噪和填充空洞基礎上,考慮道路的方向性運用了多結構元素進行方向濾波,最終較好的將道路目標提取出來,保持圖像的特定細節和幾何特征。將提取到的道路圖與原始圖像進行對比分析,提取結果與道路實際分布相吻合。

在本文實驗中,根據道路的幾何特征,均通過多次嘗試選擇了各處理環節中的結構元素。如何根據地物幾何特征,靈活高效的選擇結構元素進行形態學處理是接下來研究的重點。

對高分辨率遙感圖像道路提取來說,基于數學形態學的方法仍是一種非常有效的信息提取方法,對從遙感圖像中地物特征提取具有一定的參考意義。

[1]李朝暉.數字圖像處理及應用[M].北京:機械工業出版社,2004

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