專利名稱：基于非下采樣輪廓波變換的遙感圖像道路增強方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及圖像增強，特別是一種遙感圖像道路增強方
法，適用于遙感圖像分析和處理。
背景技術(shù)：
空間技術(shù)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展為我們提供了大量的遙感數(shù)據(jù)，而且從遙感影像
中獲取目標信息已成為現(xiàn)階段空間信息更新的重要手段。因此，如何智能解譯海量的遙感
數(shù)據(jù)也相應(yīng)地成為了信息化建設(shè)過程中面臨的重要問題。作為其中的研究熱點，道路的檢
測研究更是得到了廣泛關(guān)注，在國民經(jīng)濟生產(chǎn)和軍事目標偵察領(lǐng)域具有十分重要的理論和
現(xiàn)實意義。遙感圖像道路檢測是圖像目標檢測的一個重要內(nèi)容，對于地圖更新、目標識別、
影像匹配等方面具有重要的輔助意義，因而是圖像目標檢測的一個重要內(nèi)容。 由于遙感圖像的獲取過程受多種因素的影B向，因此圖像的視覺效果和清晰度等方
面很容易變差，影響道路等有效信息的檢測。遙感圖像增強是一種能改善圖像質(zhì)量、豐富圖像信息量、加強圖像判讀和識別效果的圖像處理方法。
已有的遙感圖像增強技術(shù)主要有基于空間域和基于變換域的方法兩大類?？臻g域
的方法主要包括灰度變換、空域濾波和直方圖處理、形態(tài)學處理等方法?；谧儞Q域的方法
是將圖像由時域變換到變換域，再通過修正變換域內(nèi)的系數(shù)達到圖像增強的目的。 近幾年，多尺度幾何理論的發(fā)展為圖像處理提供了新的思路。多尺度幾何變換能
夠從多方向、多分辨等角度對圖像中的輪廓和紋理等方向信息進行稀疏表示，并且對圖像
中的線狀奇異性具有很強的表征能力。非下采樣輪廓波以其良好的性能，獲得了較為廣泛
的應(yīng)用。在非下采樣輪廓波變換的基礎(chǔ)上進行圖像去噪、融合、增強、編碼等方法均取得了
較好的效果。 但目前常見的遙感圖像的增強方法都僅僅利用空域或者頻域的信息，增強后的道路失真會比較大，影響后續(xù)道路的檢測工作，致使道路的定位不準確，道路目標識別不夠準確。例如僅利用形態(tài)學增強的方法會使原有的道路寬度變寬，致使道路中心線的定位會發(fā)生偏移；而僅利用頻域，例如小波域、輪廓波域，則會丟失掉道路的一些細節(jié)信息，致使道路斷裂較多，道路不夠完整。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術(shù)的缺陷，提出一種基于非下采樣輪廓波變換
的遙感圖像道路增強方法，以減小道路增強時的失真，實現(xiàn)對道路的準確定位。 本發(fā)明的技術(shù)方案是在非下采樣輪廓波的多尺度性，多方向性，平移不變性的基
礎(chǔ)上，通過分析非下采樣輪廓波變換對遙感圖像中道路和背景像素的系數(shù)響應(yīng)的差異，設(shè)
計出遙感圖像道路增強的方法。其步驟包括 1)對輸入圖像X進行非下采樣的輪廓波變換，其中每層變換的方向個數(shù)由低到高排列分別分為4，4，8，并設(shè)輪廓波變換后的第d層的任意一個方向的系數(shù)為Xd(m， n);
2)根據(jù)各層變換的方向個數(shù)，設(shè)定相應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素sei(i = 1，2，…，r)的數(shù)目；
3)將步驟l)的Xd(m，n)采用與之相近方向的結(jié)構(gòu)元素進行方向增強，得到第d層的任意一個方向的增強后的系數(shù)Id(m，n); 4)對任意一個方向的增強系數(shù)Id(m， n)中的噪聲和背景進行抑制，通過計算輸入圖像X中的像素點(m，n)的方向D(m，n)判斷道路像素，如果D(m，n) 二8;則判Id(m，n)為背景或者噪聲，否則將其判為道路像素； 5)重復(fù)步驟3)到步驟5)，對每一層的各個方向上的系數(shù)進行增強；
6)對所有的增強系數(shù)進行輪廓波反變換，得到圖像的增強結(jié)果。
所述的對xd(m， n)進行增強，其步驟是 首先，采用與Xd(m，n)的方向最相近的兩個結(jié)構(gòu)元素Sei和se」分別對Xd(m，n)進行形態(tài)學開運算，得到Xd(m， n)在與i和j兩個不同方向上開運算后的圖像yd,i(m， n)和yd, j (m， n);然后，將Xd(m，n)分別與yd,i(m，n)和yd,j(m，n)進行差運算，得到xd(m，n)與yd,i(m，n)的差值圖像Zd, i (m， n)和xd(m， n)與yd,」(m， n)的差值圖像Zd,」(m， n);
最后，將差值圖像Zd,i(m，n)和Zd,j(m，n)通過下式運算，得到增強后的系數(shù)
Id(m， n) = xd(m， n)+Zd(m， n)，其中Zd(m，n) = K* (Zd, i (m， n)+Zd,」(m， n)) ， K是常數(shù)，取經(jīng)驗值3 5。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有如下優(yōu)點 1)本發(fā)明由于采用非下采樣輪廓波變換，在每個變換域方向上，均采用與之方向最相近的兩個結(jié)構(gòu)元素對其進行形態(tài)學開運算，因而能夠更好的將圖像的非下采樣輪廓波變換域特征和空域特征更好的結(jié)合起來，與單純的采用空域特征進行增強相比較，本發(fā)明能在增強道路的同時，很好地保持道路的原有寬度，使后續(xù)道路檢測以及定位能夠更加精確。 2)本發(fā)明由于采用圖像中每個像素點的方向來區(qū)分道路和背景，能夠很好的對道路進行增強，有效的抑制噪聲和背景，達到較好的效果； 3)本發(fā)明流程簡單，且不需要復(fù)雜的參數(shù)設(shè)置，實現(xiàn)過程簡單快速，復(fù)雜度低。


圖1是本發(fā)明的實現(xiàn)流程框圖； 圖2是本發(fā)明的9X9窗口示意圖； 圖3是本發(fā)明輸入的兩幅原始遙感圖像； 圖4是對圖2進行輪廓波域增強的結(jié)果圖； 圖5是對圖2進行空域增強結(jié)果圖； 圖6是本發(fā)明與現(xiàn)有空域增強的效果對比圖； 圖7是本發(fā)明增強前后的道路結(jié)果對比圖。
具體實施例方式參照圖l，本發(fā)明的實施如下 步驟l，對輸入圖像X進行非下采樣的輪廓波變換。
對輸入圖像X進行非下采樣的輪廓波變換，其中每層變換的方向個數(shù)由低到高排
列分別分為4，4，8，并設(shè)輪廓波變換后的第d層的任意一個方向的系數(shù)為xd(m， n)。 步驟2，根據(jù)各層變換的方向個數(shù)，設(shè)定相應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素sei(i = 1，2，…，r)的數(shù)目。 對于輪廓波變換的8個方向，設(shè)定8個[se。， se!， se2， se3， se4， se5， se6， se7]結(jié)構(gòu)
元素，對于輪廓波變換的4個方向，對應(yīng)取結(jié)構(gòu)元素[se。， se2， se4， see]，每個結(jié)構(gòu)元素sei
均為一個大小為9X9的矩陣，它們將平面大致分為8個方向。 步驟3，對變換后的輪廓波系數(shù)xd(m， n)進行形態(tài)學方向增強。 3a)采用與xd(m， n)的方向最相近的兩個結(jié)構(gòu)元素和se」分別對xd(m， n)進
行形態(tài)學開運算，得到Xd(m， n)在與i和j兩個不同方向上開運算后的圖像yd,i(m， n)和
yd, j (m， n): yd,i(m， n) = xd(m， n) o sei， yd,j(m， n) = xd(m， n) o sej，其中o表示開運算符號；
3b)將xd(m， n)與yd,丄(m， n)進行差運算，得到xd(m， n)與yd,丄(m， n)的差值圖像Zd,i(m，n);將Xd(m，n)與yd,j(m，n)進行差運算，得到的差值圖像Zd,」(m， n):
Zd, iOn'rO = xd (m, n)-yd, i (m, n)，
Zd, j (m， n) = xd (m， n) -yd, j (m， n); 3c)將差值圖像Zd,i(m， n)與Zd,j(m， n)進行和運算，得到增強后的系數(shù)
Id0ii， n) = xd0ii， n)+Zd(m， n)其中Zd(m，n) = K* (Zd, i (m， n)+Zd, j (m， n)) ， K是常數(shù)，取經(jīng)驗值3 5。
步驟4，對增強系數(shù)Id(m， n)中的噪聲和背景進行抑制。 4a)以該像素點為中心取一個9X9的窗口，在結(jié)構(gòu)元素sei所代表的8個方向上，分別計算該像素兩側(cè)約9個像素的灰度平均值M工和M2 ; 4b)根據(jù)灰度平均值M工和M2分別計算8個方向的像素對比度Vi(i = 0，1，…，7):
Vi = max(Vi,p Vi,2) 其中= (M/M》i， Vi,2 = (M2/M》j，即每個方向的像素的對比度是M:和M2比值M/M2及其倒數(shù)中的較大值； 4c)計算8個方向中對比度Vi(i = O，l，…，7)的最大值Ci = maX(Vi)， (i =0，
1， ".，7); 4d)設(shè)定閾值T，若Ci《T，則判該像素點為無方向，此時設(shè)定D(m，n) = 8 ;若Q >T，則結(jié)構(gòu)元素sei代表的方向就是該像素點的方向，此時設(shè)定D(m， n) =i(i=0，l，，7)。 步驟5，對任意一個方向的增強系數(shù)Id(m， n)中的噪聲和背景進行處理。[OO54] 計算輸入圖像X中像素點(m，n)的方向D(m，n)判斷道路像素，如果D(m，n) = 8 ;則判Id(m，n)為背景或者是噪聲，將Id(m，n)的值變?yōu)?，否則將像素(m，n)判為道路像素，保持Id(m，n)的值不變。 步驟6，重復(fù)步驟3到步驟6，對每一層的8個方向上的系數(shù)均進行方向增強，并對
噪聲和背景進行處理，得到輸入圖像每層每個方向的處理后的增強系數(shù)。 步驟7，對所有處理后的增強系數(shù)進行輪廓波反變換，得到遙感圖像的最終增強結(jié)果。
實驗結(jié)果與分析 圖3是輸入的兩幅原始遙感圖像，白色方框標示出了待評價圖像的局部區(qū)域。
圖4是采用本發(fā)明的方法進行增強的結(jié)果，圖3(a)和圖3(b)對應(yīng)的增強結(jié)果分 別是圖4(a)和圖4(b)。 圖5是采用現(xiàn)有的空域方法進行增強的結(jié)果，圖3(a)和圖3(b)對應(yīng)的增強結(jié)果 分別是圖5(a)和圖5(b)。 圖6(a)是圖3(a)的局部放大圖，圖6(b)是圖4(a)的局部放大圖，圖6(c)是圖 5(a)的局部放大圖。將6(a)、6(b)和6 (c)進行對比從圖6(b)的白色方框區(qū)域中，可以 很明顯的看出本發(fā)明的方法可以很好的將原始圖像中的道路很好的增強，使道路更加明顯 區(qū)別與背景，同時不會明顯改變道路的原有寬度，而圖6(c)將道路的寬度明顯增大。
圖7(a)是采用圖3(a)作為輸入圖像進行道路檢測的結(jié)果，圖7 (c)是采用圖4(a) 作為輸入圖像進行道路檢測結(jié)果，圖7(e)是采用圖5(a)作為輸入圖像進行道路檢測結(jié)果， 圖7(b)是圖7(a)疊加到圖3(a)上的結(jié)果，圖7(d)是圖7(c)疊加到圖3(a)上的結(jié)果，圖 7(f)是圖7(e)疊加到圖3(a)上的結(jié)果。 從圖7(a)和圖7(d)中可以很明顯的看出，采用未增強的圖像，在道路的檢測結(jié)果 中，道路線存在有明顯的斷裂，不能形成明顯的道路網(wǎng)，且有很多分支道路的檢測結(jié)果和原 始圖像中的道路線不一致，有較多的漏檢和誤檢。 從圖7(b)和圖7(e)中可以看出，本發(fā)明的方法檢測的道路較完整，且漏檢和誤檢 較少，檢測出的道路也基本和實際的道路線重合。 從7(c)和圖7(f)中可以看出，檢測道路與實際的道路線存在一定的偏移，并且丟 失掉了道路的一些細節(jié)信息。 綜上所述，本發(fā)明將遙感圖像的空域特征和非下采樣輪廓波變換域特征有效的結(jié) 合起來，使得道路的增強結(jié)果更加明顯；且不需要復(fù)雜的參數(shù)設(shè)置，實現(xiàn)過程簡單快速，復(fù) 雜度低，與空域增強相比較，本發(fā)明方法在增強道路的同時，能很好的保持道路原有的寬 度，使后續(xù)道路的檢測能夠更加準確。
權(quán)利要求
一種基于非下采樣輪廓波變換的遙感圖像道路增強方法，包括如下步驟1)對輸入圖像X進行非下采樣的輪廓波變換，其中每層變換的方向個數(shù)由低到高排列分別分為4，4，8，并設(shè)輪廓波變換后的第d層的任意一個方向的系數(shù)為xd(m，n)；2)根據(jù)各層變換的方向個數(shù)，設(shè)定相應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素sei(i＝1，2，…，r)的數(shù)目；3)將步驟1)的xd(m，n)采用與之相近方向的結(jié)構(gòu)元素進行方向增強，得到第d層的任意一個方向的增強后的系數(shù)Id(m，n)；4)對任意一個方向的增強系數(shù)Id(m，n)中的噪聲和背景進行抑制，通過計算輸入圖像X中的像素點(m，n)的方向D(m，n)判斷道路像素，如果D(m，n)＝8；則判Id(m，n)為背景或者噪聲，否則將其判為道路像素；5)重復(fù)步驟3)到步驟5)，對每一層的各個方向上的系數(shù)進行增強；6)對所有的增強系數(shù)進行輪廓波反變換，得到圖像的增強結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求l的遙感圖像道路增強方法，其中步驟2)所述的結(jié)構(gòu)元素sei(i = 1， 2，…，r)為一個大小為9X9的矩陣，它們將平面大致分為8個方向，每一個結(jié)構(gòu)元素代表 其中的一個方向。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1的遙感圖像道路增強方法，其中步驟3)所述的對Xd(m， n)進行增 強，按如下步驟進行3a)采用與Xd(m，n)的方向最相近的兩個結(jié)構(gòu)元素Sei和Sei分別對Xd(m，n)進行形態(tài) 學開運算，得到Xd(m， n)在與i和j兩個不同方向上開運算后的圖像yd,i(m， n)和yd,j(m， n);3b)將xd (m， n)分別與yd, t (m， n)和yd,」(m， n)進行差運算，得到xd (m， n)與yd, t (m， n) 的差值圖像Zd, i (m， n)和xd (m， n)與yd,」(m， n)的差值圖像Zd,」(m， n);3c)將差值圖像Zd,i(m， n)和Zd,j(m， n)通過下式運算，得到增強后的系數(shù) Id (m， n) = xd (m， n) +Zd (m， n)，其中Zd (m， n) = K* (Zd, i (m， n) +Zd,」(m， n)) ， K是常數(shù)，取經(jīng)驗值3 5 。
4. 根據(jù)權(quán)利要求l的遙感圖像道路增強方法，其中步驟4)所述的計算輸入圖像X中的 像素點(m， n)的方向D(m， n)，按如下步驟計算:4a)以該像素點為中心取一個9X9的窗口，在結(jié)構(gòu)元素所代表的8個方向上，分別計算 該像素兩側(cè)約9個像素的灰度平均值M工和M2 ;4b)根據(jù)灰度平均值M工和M2分別計算8個方向的像素對比度Vi(i =0，1，…，7):<formula>formula see original document page 2</formula>4c)計算所有方向中對比度Vi(i = O，l，…，7)的最大值Ci = maX(Vi)， (i = O，l，…，7);4d)設(shè)定閾值T，若Ci《T，則判該像素點為無方向，設(shè)定D(m， n) = 8 ;若& > T，則結(jié) 構(gòu)元素sei代表的方向就是該像素點的方向，設(shè)定D(m，n) =i(i=0，l，…，7)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種遙感圖像道路增強的方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)增強后的道路失真大，道路目標檢測不準確的問題。其實現(xiàn)過程是首先對遙感圖像進行3層非下采樣的輪廓波變換，其中每層變換的方向個數(shù)由低到高排列分別分為4，4，8，再根據(jù)各層變換的方向個數(shù)，設(shè)定相應(yīng)的結(jié)構(gòu)元素；然后對變換后的系數(shù)采用與之相近方向的結(jié)構(gòu)元素進行方向性增強；最后計算圖像中每個像素點的方向，得到圖像的方向矩陣，通過方向矩陣對增強系數(shù)中的噪聲和背景進行處理，再對處理后的增強系數(shù)進行輪廓波反變換，得到圖像的增強結(jié)果。本發(fā)明能在增強道路的同時，很好的保持道路原有的寬度，使后續(xù)道路的檢測能夠更加準確，可用于遙感圖像道路的分析和處理。
文檔編號G06T5/00GK101739667SQ20091021932
公開日2010年6月16日 申請日期2009年12月4日 優(yōu)先權(quán)日2009年12月4日
發(fā)明者侯彪, 馮穎濤, 張小華, 楊淑媛, 焦李成, 王桂婷, 王爽, 鐘樺 申請人:西安電子科技大學