CN102750703A - 一种基于直线分割的遥感图像机场自动检测方法 - Google Patents

Abstract

一种基于直线分割的遥感图像机场自动检测方法，有五大步骤：一、计算机在MATLABR2008b环境下读取数据；二、对遥感图像进行降采样和图像增强预处理；三、基于LSD的方法，对处理后的遥感图像进行直线段检测；四、由于机场的直线特性，对于斜率差小于一定的阈值，且在同一平行线范围的直线段进行连接；五、提取机场区域，选取直线段中较长的直线10条，分别搜索这些线段周围的直线，直线域大的即为机场区域。本发明利用LSD的方法进行机场检测，传统的边缘检测方法，克服了传统方法检测时间长和检测率小的缺点，从而达到了效率高的效果。本发明实现了遥感图像的快速高效机场检测，在遥感图像领域里具有实用价值和广阔的应用前景。

Description

一种基于直线分割的遥感图像机场自动检测方法

（一）技术领域：

本发明涉及一种基于直线分割检测(LSD)遥感图像机场自动检测方法，属于遥感图像应用技术领域。

（二）背景技术：

近些年来，遥感图像处理技术凭借可获取大范围数据资料，速度快、周期短，获取的信息受条件限制少、手段多、信息量大等特点，己经被广泛应用于军事领域。纵观世界上所发生的各个局部战争，我们不难发现，高技术条件下的信息化战争已经逐渐取代传统的机械化战争，信息技术制胜的时代己经来临，精确制导武器己成为信息化战争中重要的攻击武器，在战争中发挥了关键作用。此外，机场识别技术运用到民用飞机导航方面，它与传统的方法相比具有主动性强、抗干扰能力强等特点，对方飞机自动导航和安全着陆会有更大的帮助。综上所述，我们可以看出，无论是从军事方面还是民用方面，本发明具有重要的实际意义。

在机场检测的过程中，最有利用价值的就是跑道的特征。目前国内外的研究人员一般也都是将跑道的存在作为检测和识别机场的最重要的依据。在一幅含有机场的遥感图像中，机场中的直线表现的尤为突出。其通用做法是在遥感图像上利用跑道的灰度特征进行图像分割，再根据跑道的灰度特性和几何特性，建立跑道通用模型，增加判断规则，将跑道比较完整的提取出来。然后，根据提取出的跑道来确定机场的存在性。在通过对大量的实际图像进行分析，为了提高目标的自动化程度及识别的准确率，决定在机场检测中尽量减少对跑道的灰度特征的依赖，更多利用跑道的形状特征，形状特征受光照、噪声、不同时相等影响要比灰度特征小的多。

一般地，遥感图像机场自动检测可以分为三个步骤：(1)对输入的遥感图像进行降采样和图像增强预处理，如采用直方图均值化，增加对比度；(2)通过边缘检测算子，如Canndy算子，Sobel算子等，进行边缘检测。边缘检测主要提取出灰度图中对比度比较大的边缘。(3)通过变换检测直线，分析机场的特征，利用机场中大量的直线特征作为其存在的主要依据。通常采用Hough变化检测直线，由于含有机场的遥感图像中，机场的直线比较明显，而且对比度大。一般用Hough检测到直线在机场区域，然后根据直线的位置圈出机场的区域。目前对于机场检测方法中，还有用支持向量机的模板匹配方法，基于sift的特种匹配方法等。

由于我们的发明是基于直线分割检测（LSD）的基础上的，现在对其作简要的介绍：

直线分割检测（LSD）区别于传统的直线检测，它将梯度与统计学理论结合起来，根据灰度图像检测直线，该方法不仅能够给出精确的结果，而且对参数选择有很好的自适应性。相比于传统的边缘检测，LSD方法将Burn方法和Desolneux方法有效的结合起来，该方法分为三部分：(1)将图像分割为直线支持域，这些直线支持域有相同梯度方向并且由联通的区域组成。(2)找出能够逼近直线支持域的矩形。(3)利用统计的方法，并以直线支持域的信息为基础，判断直线段。

选择直线支持域，其中在梯度的定义过程中，采用2×2的模板，即

$g_x(x,y)=\frac{i(x+1,y)+i(x+1,y+1)-i(x,y)-i(x,y+1)}{2}$

$g_y(x,y)=\frac{i(x,y+1)+i(x+1,y+1)-i(x,y)-i(x+1,y)}{2}$

其中i表示图像，x，y表示图像坐标。

从每一个没有被标记的像素点开始遍历，在周围的领域中含有相同梯度角的像素进入该支持域，且梯度角随着区域的不断增加而变化，即

$\arctan \left(\frac{{\mathrm{\Σ}}_i\sin \left({\mathrm{ang}}_i\right)}{{\mathrm{\Σ}}_i\cos \left({\mathrm{ang}}_i\right)}\right)$

其中ang表示像素的梯度角。基于每个像素点的梯度大小，利用矩形区域去逼近直线支持域。对于直线域的定位，不同于以往的定位方法，该方法采用梯度大小的定位方式，即梯度值大的表示权值高，位于中心的概率就越大。同时在矩形域中会存在密度较小的情况，对该情况采用两种方法进行处理：(1)减小角度的阈值；(2)减小区域半径。

在确定的矩形域中，判断是否为有效的直线段，采用contrario模型和Helmholtz准则，即在contrario的模型中，结构事件发生的平均概率很小的话，判断该事件为直线段：

$E_{H_0}\left[\underset{r\&Element;R}{\mathrm{\&Sigma;}}{I}_{\mathrm{NFA}(r,I)<\mathrm{\&epsiv;}}\right]\&le;\mathrm{\&epsiv;}$

其中I为示性函数，E为数学期望，R为矩形集，γ为不同均匀密度的个数，r为矩形集中的矩阵，NFA为错误率，H₀为直线区域的随机模型，它满足：

(1){LLA(j)}_j∈Pixels由独立的随机变量组成；

(2)LLA(j)在[0，2π]的区间内均匀分布，均匀分布的概率

τ为设定的阈值，其中LLA(j)为在像素j的梯度角。

定义错误率数量(number of false alarms，NFA)

NFA(r,i)=(NM)^5/2γ·B(n(r),k(r,i),p)

$B(n,k,p)=\underset{j=k}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\begin{array}{c}n\\ j\end{array}\right)p^j{(1-p)}^{n-j}$

M，N分别为矩形的长和宽，γ为不同均匀密度的个数，i为第i副图像，j为第j个像素，r为第r个矩阵，ε表示阈值，B(n，k,p)为二项式，n为矩形框中像素数，k为矩形框中满足一定梯度角像素个数，p为均匀分布概率。

以往的直线检测一般采用阈值的方法判断直线，在LSD中创造性的利用Desolneux方法。在随机模型H₀中，如果一个矩形的NFA值较大，说明该模型在H₀中出现。如果NFA小于阈值ε，则该矩形在随机模型H₀中发生的概率小，即为有意义的矩形区域。

我们的发明方法是基于LSD对遥感图像中机场区域进行检测，由于机场区域中直线较明显，且直线域密度大，故采用LSD的方法能够有效的检测机场。

（三）发明内容：

1、目的：本发明的目的是提供一种基于直线分割的遥感图像自动机场检测方法，此方法能够对遥感图像中的机场进行检测，不仅时间短而且效率高；利用LSD快速检测直线，依据机场的特性对直线域中密度大的区域进行聚类，从而实现及场地区域的快速检测。

2、技术方案：本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明一种基于直线分割的遥感图像自动机场检测方法，该方法具体步骤如下：

步骤一：用计算机读取数据：计算机在MATLAB R2010a环境下读取遥感图像，图像大小为12000*12000，图像分辨为1米，含有RGB三个波段。将遥感图像读入计算机，得到的图像数据为12000*12000*3。

步骤二：降采样和图像增强预处理。得到遥感图像数据后，由于图像过大，不仅运行程序时间长，而且机场检测的效率低，故进行降采样处理，本发明对遥感图像降10倍处理，将处理后的图像转化为灰度图像。为了增加机场的对比度，进行图像的灰度变换(调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵)，即J=imadjust(I)，将灰度图像I中的亮度值映射到J中的新值，增加了输出图像J的对比度值。

步骤三：基于LSD的方法，对处理后的遥感图像进行直线段检测。具体步骤如下

(1)基于高斯子采样的方式将输入的灰度图像大小减小到原始图像尺寸的80％；

(2)计算图像上每个像素的梯度大小和梯度方向；

(3)基于梯度大小进行排序；

(4)辅助矩阵STATUS用于标记像素被使用状态，初始化像素为NOT USED；

(5)对于梯度大于ρ的像素在STATUS的矩阵中标记为USED；

(6)以梯度最大的像素点P开始检测直线段，并且标记该状态为NOT USED：

1)以P作为种子像素点，开始区域生长。在像素P点连接，与像素P梯度角小于一定阈值的像素进入生长区域，且标记为USED；

2)用矩形框逼近法覆盖生长域中被标记的像素；

3)如果在矩形框中匹配的像素点的密度小于阈值D(D=70％)，则对该矩形框进行处理：

①减小角度阈值；

②减小区域半径。

4)计算矩形框中NFA的值；

5)改进矩形框，减小NFA的值；

6)如果错误率(NFA(r)≤ε)，则将矩形框增加到输出列。其中：

NFA(r,i)=(NM)^5/2γ·B(n(r),k(r,i),p)

$B(n,k,p)=\underset{j=k}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\begin{array}{c}n\\ j\end{array}\right)p^j{(1-p)}^{n-j}$

其中M，N分别为矩形的长和宽，γ为不同均匀密度的个数，i为第i副图像，j为第j个像素，r为第r个矩阵，ε表示阈值，B(n，k,p)为二项式，n为矩形框中像素数，k为矩形框中满足一定梯度角像素个数，p为均匀分布概率。

LSD的方法被看作自动的直线检测工具，因为他不需要参数的调整。而对于影响算法的参数能够使用于所有的图像，而且这些参数属于内参，无需使用者的选择。

步骤四：连接直线段，经过LSD方法处理后的图像，含有很多直线段，且机场区域的直线段较为集中，为了能够选取较长直线段作为被选目标，故对含有某些特征的直线段进行连接。这些特性表现为：

(1)直线斜率角小于ε阈值；

(2)在距离直线段的2ε平面域内；

(3)直线段的中心距离在一定的τ范围内。

判断直线段是否在该平面域内，首先在满足(1)的条件下，得到近乎相同斜率的直线段，对这些直线段进行聚类判断，将直线段距离小于ε的聚为一类；然后将满足(3)条件直线段连在一起，即为新得到的直线段。对这些新得到的直线段依长度进行排序处理，并选取排在前十位的直线段。

步骤五：检测机场并提取机场区域。由于机场中直线密度比较大，依据这样的特性，对于选取的直线段进行一一判别。判别过程如下：

(1)以此选取直线段L1，长度即为d1；

(2)在该直线的周围，且与该直线含有相同斜率或小于一定阈值范围内的直线段L2，长度即为d2。对于满足这些条件的直线段，进行长度累加，即为D=d1+d2+…

(3)记录这些直线域总长度。

(4)总长度最长的即为机场区域。

在记录的直线域过程中，每个直线段坐标被记录下来，当选取top10中某个直线段(该直线段的直线域总长度最长)，这些是直线段的几何中心即为机场区域的中心。根据统计，机场的面积约为3000*3000平方米，对于分辨率为1米的遥感图像，选取3000*3000大小的区域即为机场区域。由于遥感图像降采样十倍后，机场的大小也相应的减少十倍，故对于降采样后的图像用300*300的矩形框标记。由于世界各地的机场大小规模不尽相同，对矩形框标记的图像进行后期处理，在选取直线域中，被选中的直选段的端点，如果没有在矩形框中，则以与中心点最远的端点为边界点重新画矩形域。经过后期处理后即检测到的遥感图像的机场区域。

3、优点及功效：本发明的优点是，它利用LSD的方法，能够实现图像中直线段的检测。在检测直线方法过程中，它区别于传统的直线检测方法，它将统计的原理应用到直线检测中。在计算过程中，弥补了以往的机场检测方法中消耗时间长，检测率低的情况，本发明在检测直线过程中消耗时间短。在检测过程中本发明基于遥感图像中机场的区域特点，并且将含有相同特性的直线段连接起来，这样增加了机场检测的效率。根据机场区域中直线段密度大的显著特点，能够准确的检测机场。

（四）附图说明：

图1本发明所述方法流程图

图2基于LSD的遥感图像直线段检测图

图3基于LSD的遥感图像直线段连接图

图4基于LSD的遥感图像直线段中top10直线段

图5遥感图像机场自动检测结果

实验中所用到的图像来源于个GoogleEarth，其大小为12000*12000，分辨率为1米。机场类型包含军用机场和民用机场，机场所在地平原，草地，麦田，郊区，海边等区域。其中遥感图像中除了包含机场区域，还有更多复杂的信息，比如海边，麦田，道路，河流等都会含有明显的直线域，都会影响到机场的检测。实验所用的遥感图像包含机场，麦田，道路，房屋等区域。经过LSD的直线段检测，进行直线的后期处理，即可得到检测到的机场区域(如图5)

（五）具体实施方式：

为了更好地理解本发明的技术方案，以下结合附图对本发明的实施方式作进一步描述：

本发明在MATLAB R2010a语言环境下实现。计算机读取遥感图像数据后，获取的是数据立方体。其计算机配置采用：Intel(R)Core(TM)2Duo CPU E73002.66GHz。

见图1，本发明一种基于直线分割的遥感图像自动机场检测方法，该方法包括如下步骤：

步骤一：用计算机读取数据：计算机在MATLAB R2010a环境下读取遥感图像，图像大小为12000*12000，图像分辨为1米，含有RGB三个波段。将遥感图像读入计算机，得到的图像数据为12000*12000*3。

步骤二：降采样和图像增强预处理。得到遥感图像数据后，由于图像过大，不仅运行程序时间长，而且机场检测的效率低，故进行降采样处理，本发明对遥感图像降10倍处理，将处理后的图像转化为灰度图像。为了增加机场的对比度，进行图像的灰度变换(调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵)，即J=imadjust(I)，将灰度图像I中的亮度值映射到J中的新值，增加了输出图像J的对比度值。图像对比度的增强能够更好的将边缘区域显示出来。

步骤三：基于LSD的方法，对处理后的遥感图像进行直线段检测。具体步骤如下

（1）基于高斯子采样的方式将输入的灰度图像大小减小到原始图像尺寸的80％；

（2）计算图像上每个像素的梯度大小和梯度方向；

（3）基于梯度大小进行排序；

（4）辅助矩阵STATUS用于标记像素被使用状态，初始化像素为NOT USED；

（5）对于梯度大于ρ的像素在STATUS的矩阵中标记为USED；

（6）以梯度最大的像素点P开始检测直线段，并且标记该状态为NOT USED：

1)以P作为种子像素点，开始区域生长。在像素P点连接，与像素P梯度角小于一定阈值的像素进入生长区域，且标记为USED；

2)用矩形框逼近法覆盖生长域中被标记的像素；

3)如果在矩形框中匹配的像素点的密度小于阈值D(D=70％)，则对该矩形框进行处理：

①减小角度阈值；

②减小区域半径。

4)计算矩形框中NFA的值；

5)改进矩形框，减小NFA的值；

6)如果错误率(NFA(r)≤ε)，则将矩形框增加到输出列。

NFA(r,i)=(NM)^5/2γ·B(n(r),k(r,i),p)

$B(n,k,p)=\underset{j=k}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\begin{array}{c}n\\ j\end{array}\right)p^j{(1-p)}^{n-j}$

其中M，N分别为矩形的长和宽，γ为不同均匀密度的个数，i为第i副图像，j为第j个像素，r为第r个矩阵，ε表示阈值，B(n，k,p)为二项式，n为矩形框中像素数，k为矩形框中满足一定梯度角像素个数，p为均匀分布概率。

LSD的方法被看做为自动的直线检测工具，因为它不需要参数的调整。而对于影响算法的参数能够使用于所有的图像，而且这些参数属于内参，无需使用者的选择。通过LSD的直线检测如图2所示，被检测到的直线段集中在机场区域。从图中可以看出LSD的直线检测对于边缘能够达到很好的效果。

步骤四：连接直线段，经过LSD方法处理后的图像，含有很多直线段，且机场区域的直线段较为集中，为了能够选取较长直线段作为被选目标，故对含有某些特征的直线段进行连接。这些特性表现为：

(4)直线斜率角小于ε阈值；

(5)在距离直线段的2ε平面域内；

(6)直线段的中心距离在一定的τ范围内。

判断直线段是否在该平面域内，首先在满足(1)的条件下，得到近乎相同斜率的直线段，对这些直线段进行聚类判断，将直线段距离小于ε的聚为一类；然后将满足(3)条件直线段连在一起，即为新得到的直线段。如图3所示为连接后的直线段图像，这些连接后的直线段能更好的表示机场区域，且他们这些直线段表现出平行的特性，对这些新得到的直线段依长度进行排序处理，并选取排在前十位的直线段。如图4所示选取top10的直线段，从图中可以看出机场区域中的直线段密度较大。

步骤五：检测机场并提取机场区域。由于机场中直线密度比较大，依据这样的特性，对于选取的直线段进行一一判别。判别过程如下：

(5)以此选取直线段L1，长度即为d1；

(6)在该直线的周围，且与该直线含有相同斜率或小于一定阈值范围内的直线段L2，长

度即为d2。对于满足这些条件的直线段，进行长度累加，即为D=d1+d2+…

(7)记录这些直线域总长度。

(8)总长度最长的即为机场区域。

在记录的直线域过程中，每个直线段坐标被记录下来，当选取top10中某个直线段(该直线段的直线域总长度最长)，这些是直线段的几何中心即为机场区域的中心。根据统计，机场的面积约为3000*3000平方米，对于分辨率为1米的遥感图像，选取3000*3000大小的区域即为机场区域。由于遥感图像降采样十倍后，机场的大小也相应的减少十倍，故对于降采样后的图像用300*300的矩形框标记。由于世界各地的机场大小规模不尽相同，对矩形框标记的图像进行后期处理，在选取直线域中，被选中的直选段的端点，如果没有在矩形框中，则以与中心点最远的端点为边界点重新画矩形域。经过后期处理后即检测到的遥感图像的机场区域。如图5所示基于LSD检测到的机场区域。

实验结果：为了验证本发明的方法——基于LSD有效性，我们选取了50副遥感图像(包含20副民用机场和30副军用机场)数据进行实验，这些数据分辨率都在1米以上，大小为12000*12000，通过降采样、图像增强预处理，然后进行LAD边缘检测如图2所示，本方法能够有效的检测机场的中的直线，为了增加识别率，根据机场区域的特性，即直线域中直线密度比较集大，如图3所示，选取直线较长的直线段作为备选区域，如图4，最后检测到机场集中直线域中，如图5所示。在下列表1中，LSD能够说明本发明检测遥感图像机场精确性和高效性，与传统的边缘检测相比，在时间上和检测率上都有了很大的提高，在表1中，分别在时间上和检测率上将LSD和传统的方法进行比较，如下表示所示

表1本发明使用LSD的遥感图像机场自动检测

方法	检测率	时间(s)
			边缘检测	82％	111.0s
LSD	94％	15.2s

从实验结果可以看出，本发明对遥感图像机场自动检测取得较好的效果，它在遥感图像检测领域里具有实用价值和广阔的应用前景。

Claims (1)

1.一种基于直线分割的遥感图像机场自动检测方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：

步骤一：用计算机读取数据：计算机在MATLAB R2010a环境下读取遥感图像，图像大小为12000*12000，图像分辨为1米，含有RGB三个波段，将遥感图像读入计算机，得到的图像数据为12000*12000*3；

步骤二：降采样和图像增强预处理：得到遥感图像数据后，由于图像过大，不仅运行程序时间长，而且机场检测的效率低，故进行降采样处理；对遥感图像降10倍处理，将处理后的图像转化为灰度图像，为了增加机场的对比度，进行图像的灰度变换即调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵，即J=imadjust(I)，将灰度图像I中的亮度值映射到J中的新值，增加了输出图像J的对比度值；

步骤三：基于LSD的方法，对处理后的遥感图像进行直线段检测：具体步骤如下

(1)基于高斯子采样的方式将输入的灰度图像大小减小到原始图像尺寸的80％；

(2)计算图像上每个像素的梯度大小和梯度方向；

(3)基于梯度大小进行排序；

(4)辅助矩阵STATUS用于标记像素被使用状态，初始化像素为NOT USED；

(5)对于梯度大于ρ的像素在STATUS的矩阵中标记为USED；

(6)以梯度最大的像素点P开始检测直线段，并且标记该状态为NOT USED：

1)以P作为种子像素点，开始区域生长，在像素P点连接，与像素P梯度角小于预定阈值的像素进入生长区域，且标记为USED；

2)用矩形框逼近法覆盖生长域中被标记的像素；

3)如果在矩形框中匹配的像素点的密度小于阈值D，D=70％，则对该矩形框进行处理：

①减小角度阈值；

②减小区域半径；

4)计算矩形框中NFA的值；

5)改进矩形框，减小NFA的值；

6)如果错误率NFA(r)≤ε，则将矩形框增加到输出列；其中：

NFA(r,i)=(NM)^5/2γ·B(n(r),k(r,i),p)

$B(n,k,p)=\underset{j=k}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\begin{array}{c}n\\ j\end{array}\right)p^j{(1-p)}^{n-j}$

其中，M，N分别为矩形的长和宽，γ为不同均匀密度的个数，i为第i副图像，j为第j个像素，r为第r个矩阵，ε表示阈值，B(n,k,p)为二项式，n为矩形框中像素数，k为矩形框中满足一定梯度角像素个数，p为均匀分布概率；

LSD的方法被看作自动的直线检测工具，因为它不需要参数的调整；而对于影响算法的参数能够使用于所有的图像，而且这些参数属于内参，无需使用者的选择；

步骤四：连接直线段，经过LSD方法处理后的图像，含有很多直线段，且机场区域的直线段较为集中，为了能够选取较长直线段作为被选目标，故对含有某些特征的直线段进行连接；这些特性表现为：

(1)直线斜率角小于ε阈值；

(2)在距离直线段的2ε平面域内；

(3)直线段的中心距离在一定的τ范围内；

判断直线段是否在该平面域内，首先在满足(1)的条件下，得到近乎相同斜率的直线段，对这些直线段进行聚类判断，将直线段距离小于ε的聚为一类；然后将满足(3)条件直线段连在一起，即为新得到的直线段，对这些新得到的直线段依长度进行排序处理，并选取排在前十位的直线段；

步骤五：检测机场并提取机场区域：由于机场中直线密度比较大，依据这样的特性，对于选取的直线段进行一一判别；判别过程如下：

(1)以此选取直线段L1，长度即为d1；

(2)在该直线的周围，且与该直线含有相同斜率或小于预定阈值范围内的直线段L2，长度即为d2；对于满足这些条件的直线段，进行长度累加，即为D=d1+d2+…

(3)记录这些直线域总长度；

(4)总长度最长的即为机场区域；

在记录的直线域过程中，每个直线段坐标被记录下来，当选取top10中某个直线段，该直线段的直线域总长度最长，这些是直线段的几何中心即为机场区域的中心；根据统计，机场的面积约为3000*3000平方米，对于分辨率为1米的遥感图像，选取3000*3000大小的区域即为机场区域；由于遥感图像降采样十倍后，机场的大小也相应的减少十倍，故对于降采样后的图像用300*300的矩形框标记；由于世界各地的机场大小规模不尽相同，对矩形框标记的图像进行后期处理，在选取直线域中，被选中的直选段的端点，如果没有在矩形框中，则以与中心点最远的端点为边界点重新画矩形域，经过后期处理后即检测到的遥感图像的机场区域。

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