一种用于遥感影像的地块提取的方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术的目的是提供一种用于遥感影像的地块提取的方法与设备。与现有技术相比，本发明专利技术通过图像预处理、直线检测、直线优化、轮廓提取以及拟合等步骤，实现了从遥感影像中自动提取地块，利用本方法，所提取的地块的精度能够有统一化的标准，效率大幅优于人力方式，解决了地块提取中耗费人力多、标准和质量难以统一的问题。此外，本发明专利技术的线段检测和优化处理的方法优于canny算子边缘提取以及hough变换等方法，可以提取出canny算子提取不到的封闭轮廓并滤除噪点，同时避免了hough变化中噪声干扰引起的虚假峰值、计算量大、存在断点等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种用于遥感影像的地块提取的方法与装置
本专利技术涉及遥感图像处理
，尤其涉及一种用于遥感影像的地块提取的技术。
技术介绍
遥感影像(RemoteSensingImage)是指记录各种地物电磁波大小的胶片或相片，如航空像片和卫星相片。每张遥感影像中都包含对应的地理坐标，换言之，遥感影像中的每个像素都可以获取其唯一的地理坐标位置。地块提取在遥感影像分析中有重要的辅助作用。对遥感影像进行地块提取后，可以基于地块信息对土地进行评级、确权、动态监测、对具有作物的地块层面进行分类以及执行精准农业和环保规划等。在现有技术中，用于遥感影像的地块提取的技术方案主要有三种：方案一：人工方法该方法需要数字化人员具有丰富的地学知识和目视判读经验，通过人工方式对遥感影像进行手动提取和数字化。这种方法需要花费大量时间，耗费大量人力。方案二：边缘检测该方法使用如canny算子等方式，对遥感影像进行边缘检测提取；然后再对所提取的图像进行轮廓查找，将同一个轮廓作为一个地块。方案三：分割算法该方法使用watershed或神经网络等方法，对遥感影像进行分割，并提取分割后的图像块作为地块。然而上述方法均有各自的缺点：方案一的缺点是：人工劳动强度大，信息的获取周期长，遥感图像地块的数字化结果受人员的经验和熟悉程度影响大，具有很大的主观性，难以得到统一标准和质量的产出。方案二的缺点是：利用canny算子提取出的边缘受到纹理信息的影响，同一个地块中出现不同的纹理时会影响边缘提取结果，得到更为复杂和细碎的纹理；而有时提取的边缘没有形成封闭区域又会导致多个地块融合成一块。因此边缘提取后的轮廓并不能很好的反应地块信息。方案三的缺点是：现存的分割算法主要受颜色和纹理的影响较大，同一个地块中可以存在截然不同的纹理和颜色，这些均会影响分割算法，将原本属于一个地块的像素分成多个地块。从而，如何在地块提取时，有效减少或避免人工劳动，降低颜色与纹理对地块提取的负面影响，快速准确地从遥感图像中提取地块，成为了本领域技术人员所亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种用于遥感影像的地块提取的方法与设备。根据本专利技术的一个实施例，提供了一种用于遥感影像的地块提取的方法，其中，该方法包括以下步骤：对遥感图像进行图像预处理，以生成待检测遥感图像；对所述待检测遥感影像进行直线检测，以提取出所述待检测遥感图像上的一条或多条直线；对所述直线进行直线优化处理，以确定优化直线；根据所述优化直线，提取所述遥感图像中的轮廓；将所提取的轮廓进行拟合，以生成所述遥感图像中的一块或多块地块信息。可选地，对遥感图像进行图像预处理的步骤包括以下至少任一项：对所述遥感图像进行图像灰度化；对所述遥感图像进行双边滤波；对所述遥感图像进行直方图均衡化；对所述遥感图像进行图像锐化。可选地，对所述待检测遥感影像进行直线检测的步骤包括：计算所述待检测遥感影像中每一个像素点的梯度值以及梯度方向；根据所述梯度值以及梯度方向，对所述像素点进行排序与聚类，以提取出所述待检测遥感图像上的一条或多条直线。可选地，对所述像素点进行排序与聚类的步骤包括：根据所述像素点的梯度值，对所述像素点进行排序并确定所述像素点的像素位置的状态值；根据所述排序的顺序，对每个像素点以及所述像素点的邻近像素点进行聚类，以生成一个或多个矩形，其中，所述聚类基于所述邻近像素点的梯度方向进行；根据所述矩形内所对应的多个像素点间的方向误差，调整所述矩形以输出多个像素点，其中，所输出的多个像素点能够拟合为一条或多条直线。可选地，对所述像素点进行排序与聚类的步骤还包括：对所述待检测遥感影像进行高斯采样；其中，计算所述待检测遥感影像中每一个像素点的梯度值以及梯度方向的步骤包括：计算采样后的所述待检测遥感影像中每一个像素点的梯度值以及梯度方向。可选地，对所述直线进行直线优化处理的步骤包括：将每条所述直线的坐标转换为极坐标；根据所述直线的极坐标，对所述直线进行聚类，以生成一个或多个直线簇；确定与所述直线簇相对应的延长线；根据长度预定阈值，将所述延长线进行过滤，以获取一个或多个优化直线。可选地，该方法还包括：确定所述一条或多条直线所对应的直线平均长度；将所述直线平均长度作为所述长度预定阈值。可选地，提取所述遥感图像中的轮廓的步骤包括：将所述优化直线生成二值化的掩膜；在所述掩膜中，提取所述遥感图像中的轮廓。可选地，将所提取的轮廓进行拟合的步骤包括：对所提取的轮廓进行滤除；将所滤除后的全部轮廓执行凸包拟合，以生成所述遥感图像中的一块或多块地块信息。根据本专利技术的另一个实施例，还提供了一种用于遥感影像的地块提取的处理设备，其中，所述处理设备包括：第一装置，用于对遥感图像进行图像预处理，以生成待检测遥感图像；第二装置，用于对所述待检测遥感影像进行直线检测，以提取出所述待检测遥感图像上的一条或多条直线；第三装置，用于对所述直线进行直线优化处理，以确定优化直线；第四装置，用于根据所述优化直线，提取所述遥感图像中的轮廓；第五装置，用于将所提取的轮廓进行拟合，以生成所述遥感图像中的一块或多块地块信息。可选地，所述第一装置用于以下至少任一项：对所述遥感图像进行图像灰度化；对所述遥感图像进行双边滤波；对所述遥感图像进行直方图均衡化；对所述遥感图像进行图像锐化。可选地，所述第二装置包括：二一单元，用于计算所述待检测遥感影像中每一个像素点的梯度值以及梯度方向；二二单元，用于根据所述梯度值以及梯度方向，对所述像素点进行排序与聚类，以提取出所述待检测遥感图像上的一条或多条直线。可选地，所述二二单元用于：根据所述像素点的梯度值，对所述像素点进行排序并确定所述像素点的像素位置的状态值；根据所述排序的顺序，对每个像素点以及所述像素点的邻近像素点进行聚类，以生成一个或多个矩形，其中，所述聚类基于所述邻近像素点的梯度方向进行；根据所述矩形内所对应的多个像素点间的方向误差，调整所述矩形以输出多个像素点，其中，所输出的多个像素点能够拟合为一条或多条直线。可选地，所述第二装置还包括：二三单元，用于对所述待检测遥感影像进行高斯采样；其中，所述二一单元用于：计算采样后的所述待检测遥感影像中每一个像素点的梯度值以及梯度方向。可选地，所述第三装置用于：将每条所述直线的坐标转换为极坐标；根据所述直线的极坐标，对所述直线进行聚类，以生成一个或多个直线簇；确定与所述直线簇相对应的延长线；根据长度预定阈值，将所述延长线进行过滤，以获取一个或多个优化直线。可选地，所述第三装置还用于：确定所述一条或多条直线所对应的直线平均长度；将所述直线平均长度作为所述长度预定阈值。可选地，所述第四装置用于：将所述优化直线生成二值化的掩膜；在所述掩膜中，提取所述遥感图像中的轮廓。可选地，所述第五装置用于：对所提取的轮廓进行滤除；将所滤除后的全部轮廓执行凸包拟合，以生成所述遥感图像中的一块或多块地块信息。与现有技术相比，本专利技术通过图像预处理、直线检测、直线优化、轮廓提取以及拟合等步骤，实现了从遥感影像中自动提取地块，利用本方法，所提取的地块的精度能够有统一化的标准，效率大幅优于人力方式，解决了地块提取中耗费人力多、标准和质量难以统一的问题。此外，本专利技术的线段检测和优化处理的方法优于canny算子边缘提取以及hough变换等方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于遥感影像的地块提取的方法，其中，该方法包括以下步骤：对遥感图像进行图像预处理，以生成待检测遥感图像；对所述待检测遥感影像进行直线检测，以提取出所述待检测遥感图像上的一条或多条直线；对所述直线进行直线优化处理，以确定优化直线；根据所述优化直线，提取所述遥感图像中的轮廓；将所提取的轮廓进行拟合，以生成所述遥感图像中的一块或多块地块信息。

【技术特征摘要】
1.一种用于遥感影像的地块提取的方法，其中，该方法包括以下步骤：对遥感图像进行图像预处理，以生成待检测遥感图像；对所述待检测遥感影像进行直线检测，以提取出所述待检测遥感图像上的一条或多条直线；对所述直线进行直线优化处理，以确定优化直线；根据所述优化直线，提取所述遥感图像中的轮廓；将所提取的轮廓进行拟合，以生成所述遥感图像中的一块或多块地块信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，对遥感图像进行图像预处理的步骤包括以下至少任一项：对所述遥感图像进行图像灰度化；对所述遥感图像进行双边滤波；对所述遥感图像进行直方图均衡化；对所述遥感图像进行图像锐化。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，对所述待检测遥感影像进行直线检测的步骤包括：计算所述待检测遥感影像中每一个像素点的梯度值以及梯度方向；根据所述梯度值以及梯度方向，对所述像素点进行排序与聚类，以提取出所述待检测遥感图像上的一条或多条直线。4.根据权利要求3所述的方法，其中，对所述像素点进行排序与聚类的步骤包括：根据所述像素点的梯度值，对所述像素点进行排序并确定所述像素点的像素位置的状态值；根据所述排序的顺序，对每个像素点以及所述像素点的邻近像素点进行聚类，以生成一个或多个矩形，其中，所述聚类基于所述邻近像素点的梯度方向进行；根据所述矩形内所对应的多个像素点间的方向误差，调整所述矩形以输出多个像素点，其中，所输出的多个像素点能够拟合为一条或多条直线。5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，对所述像素点进行排序与聚类的步骤还包括：对所述待检测遥感影像进行高斯采样；其中，计算所述待检测遥感影像中每一个像素点的梯度值以及梯度方向的步骤包括：计算采样后的所述待检测遥感影像中每一个像素点的梯度值以及梯度方向。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，对所述直线进行直线优化处理的步骤包括：将每条所述直线的坐标转换为极坐标；根据所述直线的极坐标，对所述直线进行聚类，以生成一个或多个直线簇；确定与所述直线簇相对应的延长线；根据长度预定阈值，将所述延长线进行过滤，以获取一个或多个优化直线。7.根据权利要求6所述的方法，其中，该方法还包括：确定所述一条或多条直线所对应的直线平均长度；将所述直线平均长度作为所述长度预定阈值。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，提取所述遥感图像中的轮廓的步骤包括：将所述优化直线生成二值化的掩膜；在所述掩膜中，提取所述遥感图像中的轮廓。9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，将所提取的轮廓进行拟合的步骤包括：对所提取的轮廓进行滤除；将所滤除后的全部轮廓执行凸包拟合，以生成所述遥感图像中的一块或多块地块信息。10...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄缨宁，胡嵩，
申请(专利权)人：北京星衡科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11