摘要：本文利用 Matlab7.0軟件開發平臺工具，采用Hough變換等技術手段在圖片上進行線性構造信息提取，為今后的研究部署工作提供參考。但hough變換存在一定的局限性， 如對影像分割依賴性大、 受非道路因素影響大等。本文首先利用道路種子點處的光譜信息進行道路區域的生長, 提取光譜信息一致的道路區域, 得到一個包含道路信息的二值影像，然后對此二值影像進行濾波，在提取出的道路條狀區域的基礎上, 根據道路具有的形狀特點, 利用形態學進行細化和一定次數的形態修剪處理, 得到單像素寬的道路中心線信息。最后對圖像進行基于Hough變換的線性特征提取，文章對高分辨率航空遙感影像進行了實驗驗證了該方法的有效性[1-3]。

　　關鍵詞:線性特征提取,Hough變換,Matlab

　　1 前言

　　隨著遙感技術的發展, 航天飛機和各種衛星系統提供的遙感影像大量增加, 它們的空間分辨率、光譜分辨率不斷提高, 為地理信息系統提供了豐富的基礎信息數據源[4]。如何有效地利用遙感影像進行道路提取, 已成為國內外遙感領域研究的熱點, 它不僅是遙感領域的難題, 也是計算機視覺和圖像理解研究的重點之一。本文利用Hough變換，根據遙感圖像的特點，提出一種適合遙感影像道路檢測的方法。實驗證明了該方法的可行性[5]。

　　2 圖像分割算法概述

　　2.1 區域生長法圖像分割

　　圖像分割的目的是將圖像劃分為不同的區域，它是圖像處理到圖像分析的關鍵步驟, 在圖像工程中占據重要的位置。基于區域生長是以直接找尋區域為基礎的分割技術。區域生長是一種根據事先定義的準則將像素或子區域聚合成為更大的區域的過程?；痉椒ㄊ且砸唤M“種子”點開始，將與種子點性質相似(諸如灰度級或衍射的特定范圍)的相鄰像素附加到生長區域的每個種子上，逐步生成具有某種均勻性的空間區域，將相鄰的具有相似性質的像素或區域歸并從而逐步增長區域，直至沒有可以歸并的點或其他小區域為止[6-7]。為了綜合運用道路的光譜特征及形態特征本文采用高分辨率遙感圖像進行實驗，如圖2-1及2-2。

　　其區域生長分割結果如圖2-3及2-4，符合判定條件的像素設為白，不符合的設為黑：

　　2.2 形態學細化

　　在高分辨率遙感影像中， 城市道路是有一定寬度的條形或矩形，道路的道路邊界在具體描述道路時具有非常重要的意義，因此進一步對處理后的二值圖像進行形態細化,一定次數的形態修剪得到最終道路網絡中心線是有必要的。需要說明的是, 由于初始分割后, 影像中的道路信息的幾何特征不是十分規整,在形態細化后道路信息中產生一些毛邊,形態修剪旨在消除影像中道路網絡信息上的毛邊。然而,由于實驗影像數據中的道路信息存在眾多細小支路信息,形態修剪處理將一些本來已被檢測出的道路信息削減變短,因此, 針對具體情況,形態修剪操作可以斟酌使用[8-9]。如圖我們可以看到形態修剪得到最終道路網絡中心線的效果：

　　2. 3 Hough 變換檢測道路

　　Hough變換是最常用的直線提取方法。他的基本思想是：將直線上每一個數據點變換為參數平面中的一條直線或曲線，利用共線的數據點對應的參數曲線相交于參數空間中一點的關系，使直線的提取問題轉化為計數問題。具體地說Hough變換的基本思想是利用點-線的對偶性，即圖像空間共線的點對應在參數空間里相交的線，反過來，在參數空間中交與同一個點的所有直線在圖像空間里都有共線的點與之對應[10]。

　　在圖像空間X-Y中，所有共線的點(x，y)都可以用直線方程描述為：其中m為直線的斜率，c為截距，同時式(3.1)又可以改寫為：上式可看做是參數空間C-M中的一條直線方程，其中直線的斜率為x，截距為y。

　　但如果直線的斜率無限大(比如x=a形式的直線)，采用式(3.2)是無法完成檢測的，為了能夠正確識別和檢測任意方向的和任意位置的直線，可以用Duda和Hart提出的直線極坐標方程來替代如圖3.3(a)所示，圖像空間中一條直線L， 為L過原點的垂線與X軸正方向的夾角，為原點到Z的距離。這時參數空間就變為 空間，X-Y空間中的任意一條直線對應了 空間內的一個點，由式(3.3)可知，X-Y空間內的一點對應了 空間中的一條正弦曲線。如果有一組位于由參數 和 決定的直線上的點，則每個點對應了參數空間中的一條正弦曲線，所有這些曲線必交于點， 因此圖像空間中共線的點與參數空間中共點的線存在對應關系，只要找出參數空間中共點的直線(曲線)，就能確定圖像空間中的直線。

　　3 結束語

　　由圖可以看出, 本文運用的hough變換方法比較好的提取了道路網絡信息,特別是在提取影像中道路細節信息上很有優勢。通過目視解譯,發現處理結果中仍存在著一些漏判和誤判。這主要是由于在運用hough變換方法時在一定程度上依賴于初始影像分割及去噪結果, 對預處理后的影像中道路的形狀變化比較敏感。針對本文中方法的不足,可以在預處理過程中加以優化, 利用更加高效的方法對影像進行分割及去噪處理[11-12]。

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