CN107480679B - 基于卷积神经网络的分类和连通区域分析的路网提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种用于提取遥感图像中路网的方法,首先需要以d×d的滑动窗口在有标注的图像上采集道路及背景作为训练样本,滑动窗口中心像素为道路则视为正类样本,滑动窗口中心s×s区域不含道路则视为负类样本。采用卷积神经网络对样本进行训练,然后对图像中的像素进行分类得到一幅二值图像,作为初步的提取结果,通过分析二值图像中的连通区域,并将N个最大的连通区域作为最终的提取结果。本发明方法的创新之处在于引入卷积神经网络对像素进行分类,并通过分析连通区域对分类结果进行优化。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域,尤其涉及一种基于卷积神经网络的分类和连通区域分析的路网提取方法。
背景技术
遥感图像路网提取是指由算法自动在卫星采集的图像中标注出图像中的路段。目前,道路提取的主要工作仍然是通过人工方式完成的,例如,电子地图的生成与更新就需要专门的人员驾驶数据采集车对实际道路进行数据采集。人工采集的工作量大,道路更新效率低,而路网自动提取方法能够有效避免这些问题。另外,路网提取也可用于道路异常自动监测的工作中,为实时报警提供了可能,能有效防止道路拥堵,重大灾害的发生。
目前,已经存在多种路网提取方法,Poullis和You将这些方法归为三类,基于像素,基于区域,以及基于知识的方法。基于像素的方法依靠边缘,线等检测器提取道路片段;基于区域的方法通过将图像划分区域,分区域对图像中的像素进行分类,然后通过道路特征,对得到的结果进行过滤;基于知识的方法利用更高层的信息检测道路;如使用Gabor滤波器或tensor voting方法等方法提取道路特征进行分类,或通过图割等方法来提取道路区域。传统的道路检测算法一般需要根据道路所具有的特征,如结构细长,曲率较小,且宽度一般恒定等来设计特征检测算法,无法胜任图像分辨率低,场景复杂等情况下的提取任务。
近些年,随着深度学习的方法的出现,自主学习特征已成为可能,网络层数的增加也使得神经网络的分类能力更强。本发明通过卷积神经网络对图像区域进行分类,得到像素的分类结果;将分类结果看作是二值图像,通过分析二值图像连通区域的大小对识别结果进行筛选得到最终的提取结果。本发明可操作性,可扩展性较强,适用于各种条件下的道路提取任务。
发明内容
本发明要解决的技术问题是,提供一种基于卷积神经网络的分类和连通区域分析的路网提取方法,用于遥感图像中路网提取,通过卷积神经网络对图像像素进行分类,再经过连通区域对分类结果进行优化。
为实现上述目的,本发明采用如下的技术方案:
一种基于卷积神经网络的分类和连通区域分析的路网提取方法包括以下步骤:
步骤3:通过卷积神经网络训练样本;
步骤4:用训练好的神经网络对未标注图像中的像素进行分类,得到一幅二值图像;
步骤5:求解分类得到的二值图像中所包含的连通区域,保留最大的N个连通区域。
一种基于卷积神经网络的分类和连通区域分析的路网提取方法包括以下步骤:
步骤6:构建卷积神经网络,对样本进行训练;
步骤8:新建像素值为0的灰度图像M,大小为r×c;
步骤10:分析M中的连通区域,保留N个最大的连通区域。
作为优选,卷积神经网络结构及参数为:卷积层conv1,128个卷积核,卷积核大小为5×5;下采样层pool1,采用最大池化,池化核大小为2×2,;卷积层conv2,64个卷积核,卷积核大小为5×5;下采样层pool2,采用最大池化,池化核大小为2×2;全连接层ip3,64个神经元;全连接层ip4,2个神经元;网络最后通过softmax分类器进行分类。网络通过随机梯度下降方法进行优化,冲量单元取值为0.9,权值衰减取值为0.0005
本发明的遥感图像中路网提取的方法,首先需要以d×d的滑动窗口在有标注的图像上采集道路及背景作为训练样本,滑动窗口中心像素为道路则视为正类样本,滑动窗口中心s×s区域不含道路则视为负类样本。采用卷积神经网络对样本进行训练,然后对图像中的像素进行分类得到一幅二值图像,作为初步的提取结果,通过分析二值图像中的连通区域,并将N个最大的连通区域作为最终的提取结果。本发明方法的创新之处在于引入卷积神经网络对像素进行分类,并通过分析连通区域对分类结果进行优化。
附图说明
图1(a)为原图像;
图1(b)标签图像;
图2为本发明路网提取的方法流程图。
具体实施方式
本发明实施例提供一种基于卷积神经网络的分类和连通区域分析的路网提取方法,对于图像I,I中包含道路区域以及背景区域道路提取问题就是求解含有道路标记的图像M,使得M中道路标记区域及背景区域尽可能的分别与及一致,如图1(a)、1(b)所示。
本发明首先将道路识别问题转换为图像中像素的分类问题。假设有遥感图像集其子集用于采集训练样本,子集为待标注图像集,设图像I大小为r×c,Iij为图像I的第i行第j列像素,为通过滑动窗口得到的以Iij为中心,大小为d×d的样本,分类任务就是求解概率和若则否则其次,道路一般具有连续性,因此通过分析标记图像的连通区域可以进一步对分类结果进行优化。本发明的技术方案流程如下:
步骤3:通过卷积神经网络训练样本。
步骤4:用训练好的神经网络对未标注图像中的像素进行分类,得到一幅二值图像。
步骤5:求解分类得到的二值图像中所包含的连通区域,保留最大的N个连通区域。
本发明方法的基本原理是:将图像像素及其周围区域内的像素值作为训练样本,通过卷积神经网络对该样本自主提取特征,然后对未标注图像中的像素进行分类,将分类得到的二值图像作为初步提取结果,依据道路具有连续的特性,通过对二值图像连通区域的分析,过滤分类错误的结果,得到更精确的标注结果。
实施例1:
本发明的一种基于卷积神经网络的分类和连通区域分析的路网提取方法包括以下步骤:
步骤3:m=1。
步骤5:i=(d+1)/2;j=(d+1)/2。d为奇数,可取道路宽度3-5倍。
步骤7:i=i+1;j=j+1;若i<r-(d-3)/2且j<c-(d-3)/2,则转步骤6,否则转步骤8。
步骤8:m=m+1;若m<k+1,则转步骤4,否则转步骤9。
步骤10:构建卷积神经网络,对样本进行训练。卷积神经网络结构及参数为:卷积层conv1,128个卷积核,卷积核大小为5×5;下采样层pool1,采用最大池化,池化核大小为2×2,;卷积层conv2,64个卷积核,卷积核大小为5×5;下采样层pool2,采用最大池化,池化核大小为2×2;全连接层ip3,64个神经元;全连接层ip4,2个神经元;网络最后通过softmax分类器进行分类。网络通过随机梯度下降方法进行优化,冲量单元取值为0.9,权值衰减取值为0.0005。
步骤13:i=(d+1)/2。
步骤14:j=(d+1)/2。
步骤17:j=j+1;若j<c-(d-3)/2,转步骤15,否则转步骤18。
步骤18:i=i+1;若i<r-(d-3)/2,转步骤14,否则转步骤19。
步骤19:分析M′中的连通区域,保留N个最大的连通区域。
Claims (2)
步骤6:构建卷积神经网络,对样本进行训练;
步骤8:新建像素值为0的灰度图像M′,大小为r×c;
步骤10:分析M′中的连通区域,保留N个最大的连通区域。
2.如权利要求1所述的基于卷积神经网络的分类和连通区域分析的路网提取方法,其特征在于,卷积神经网络结构及参数为:卷积层conv1,128个卷积核,卷积核大小为5×5;下采样层pool1,采用最大池化,池化核大小为2×2;卷积层conv2,64个卷积核,卷积核大小为5×5;下采样层pool2,采用最大池化,池化核大小为2×2;全连接层ip3,64个神经元;全连接层ip4,2个神经元;网络最后通过softmax分类器进行分类;网络通过随机梯度下降方法进行优化,冲量单元取值为0.9,权值衰减取值为0.0005。
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一种自动的高分辨率遥感影像道路提取方法;刘如意等;《西安电子科技大学学报(自然科学版)》;20170228;第44卷(第1期);第100-105页 * |
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