(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210681174.3 (22)申请日 2022.06.16 (71)申请人 常州工学院 地址 213000 江苏省常州市辽河路6 66号 (72)发明人 李成　谢锋　赵景波　 (74)专利代理 机构 常州市华信天 成专利代理事 务所(普通 合伙) 32294 专利代理师 王桐 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于非局部理论的遥感影像中道路提 取方法 (57)摘要 本发明涉及遥感影像技术领域， 尤其涉及一 种基于非局部理论的遥感影像中道路提取方法， 包括以下步骤： 首先对于大幅遥感影像， 根据一 定大小分割子图， 对各子图进行如下道路提取： 基于非局部理论道路模型， 进行多尺度多特征边 缘检测， 计算出候选段特征矢量， 统计候选段中 心位置、 长度、 方向与宽度， 与子图局部主方向比 较， 通过最小化能量函数从这些候选段中确定道 路边界， 由此得到道路区， 能够有效的解决干扰 严重、 道路断裂、 边缘模糊和误提取等问题， 实现 道路的只能提取， 适合服务于无人驾驶等智能交 通领域。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115187857 A 2022.10.14 CN 115187857 A 1.一种基于非局部理论的遥感影 像中道路提取 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 依据预设的划分方式， 将大幅遥感影 像划分为子图； 步骤2： 对各子图进行如下道路提取： 基于非局部理论道路模型， 进行多尺度多特征边 缘检测， 计算出候选段 特征矢量， 统计候选段中心位置、 长度、 方向与宽度； 步骤3： 与子图局部主方向比较， 通过最小化能量函数从这些候选段中确定道路边线， 连接成网， 由此 得到道路区域； 所述子图的道路提取包括以下步骤： 步骤2.1:影像中道路干扰反映了一种能量跃升,经过推导， 去干扰,所提取的道路可以 等价为最小化以下函数： 其中， σ 为应力张量， 为对称梯度算子， Ω为有界开集， K为边界， u为转移场， u0为原始 场； 步骤2.2： 影像中道路受各种干扰断裂为有限个分段： C＝{ci,i＝1,…,n}， 每个分段表 示为： ci＝(coordi,fi)， 其中， coordi＝(xi,yi)为分段中心坐标， fi为特征， 则： f(C)∝βn exp(‑Ξ(C)) 于是， 确定道路边线段等 价为最小化函数： 其中， Ξ表示能量， 步骤2.3： 计算C＝{ci,i＝1,…,n}的邻域关系， 对于距离大于临界长度l的点的影响可 忽略， l为表征非局部效应的影响长度； 只有当Adj＝1时,相邻两道路分段ci， cj才有相互作用， 计算 其段偶能： 步骤2.4： 计算影响长度内点特征矢量的均方差， 确定哪些点属于ci， 两点特征矢量的均 方差按下式计算： 其中， x与y是两个维数相同的特征矢量， xi表示矢量x的第i个元素， f( ·)为特征， n为 矢量个数； 得到dist(x,y)最大的点， 设为背景点， 记作bg； 步骤2.5： 设非道路点与典型道路点的距离为 W， 按下式计算ci能量：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115187857 A 2其中， obj为典型道路点； 其中， 以ci为分界线将局部区域 分为道路内部与非道路， 第一项 为内部矢量与典型道路 段矢量距离和， 第二项为非道路矢量与典型非道路的距离和， λ为相邻特征矢量的差异系 数。 2.根据权利要求1所述的一种基于非局部理论的遥感影像中道路提取方法， 其特征在 于， 所述步骤1中， 子图为方 形或近似方 形。 3.根据权利要求1所述的一种基于非局部理论的遥感影像中道路提取方法， 其特征在 于， 所述步骤2.1中， 道路影像中任一点的像元值不仅与该点的因素作用有关， 而且与其邻 域内所有点的因素作用皆有关， 因此非局部理论能很好 地考虑尺度效应； 建立非局部宏 ‑微观道路模型考虑了微观道路像元空间变异性模拟受力行为， 影像中 道路由于受到 干扰， 产生 孔洞、 断裂及变形； 道路干扰反映了一种能量跃升,引入有损自由能ψ与无损自由能ψ0， 表示为： ψ＝gψ0； 其 中g∈[0,1]为能量变化因子； 用 Ξ表示能量， σ 为应力张量， 有： 4.根据权利要求3所述的一种基于非局部理论的遥感影像中道路提取方法， 其特征在 于， 所述步骤2.1中， 影 像中道路受到 干扰的包括： 路面车辆、 标志线、 树木和阴影。 5.根据权利要求1所述的一种基于非局部理论的遥感影像中道路提取方法， 其特征在 于， 所述步骤2.2， 记载fi为特征， 其中特 征包括灰度、 长度和方向。 6.根据权利要求1所述的一种基于非局部理论的遥感影像中道路提取方法， 其特征在 于， 所述步骤3中， 与子图局部主方向比较的具体步骤为： 步骤3.1： 计算整个子图结构张量， 计算各像素点方向， 统计方向直方图， 据峰值点确定 局部主方向； 步骤3.2： 多尺度多特 征交叉检测算子， 计算特 征矢量， 计算 候选段角度； 步骤3.3： 将候选角度与局部主方向进行比较， 若候选角度与局部主方向一致， 则道路 状态确定； 若候选角度与局部主方向不一致， 改变构造项产生新状态， 计算新状态下能量， 接收新状态， 将候选角度与局部主 方向进行比较， 重复上述步骤， 直至候选角度与局部主方 向一致， 道路状态确定 。 7.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现权利要求1到6任一项所述方法的 步骤。 8.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执 行时实现权利要求1到 6任一项所述方法的步骤。 9.一种处理器， 其特征在于， 所述处理器用于运行程序， 其中， 所述程序运行时执行权 利要求1到 6任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115187857 A 3