【技术实现步骤摘要】
本申请涉及一种遥感线状目标提取方法，特别涉及一种遥感路面及裂缝图像线状目标精密提取方法，属于遥感图像提取。
技术介绍
1、线状目标是具有曲线特征的物体，在诸多方面都有应用，如路面检测中裂缝提取，半自动、全自动的裂缝识别可快速地为路面检修构建有效的路面状况信息,遥感影像中的道路及河流等地物全自动提取,医学影像中的血管提取可为疾病诊断构建有效的辅助信息。半自动、全自动的线状目标提取算法研究与应用可以有效减轻人力负担，提高应用中的识别效率。但由于图像中的各种噪声影响，真实的线状目标存在不连续和大小不规则等特征,使得对线状目标的分析和检测具有很大难度。
2、影像中的线状目标提取的目标是获取线状目标曲线特征信息，包括在影像中的位置、大小、宽度等，从影像中准确地提取感兴趣的线状目标，需要获得其完整信息同时与背景噪声相分离。但实现线状目标全自动且准确地提取非常困难，一方面由于真实影像中的线状结构本身具有复杂性，其大小不一且宽度不均匀,以及影像获取过程中一些因素导致的与背景对比度较低,以至线状目标提取的完整度下降；另一方面，由于各种背景噪声...
【技术保护点】
1.遥感路面及裂缝图像线状目标精密提取方法，其特征在于，根据线状目标的结构特征，建立基于量能最小化的线状目标中心线提取算法，在基于最优角度变能计算构造的各角度异性量能模型上，采用各角度异性的快速行进法求解最短路径，通过基于最优角度变能计算和变能差异惩罚项构建中心线计分图，并由此进行自动的关键点迭代搜索和路径提取，实现线状目标中心线和半径等信息的获取,最后以中心线和半径重构线状目标区域完成对线状目标的提取，具体包括：
2.根据权利要求1所述遥感路面及裂缝图像线状目标精密提取方法，其特征在于，最优角度变能与非对称角度变能：线状目标的微观角度通过计算一个圆晕上的...
【技术特征摘要】
1.遥感路面及裂缝图像线状目标精密提取方法，其特征在于，根据线状目标的结构特征，建立基于量能最小化的线状目标中心线提取算法，在基于最优角度变能计算构造的各角度异性量能模型上，采用各角度异性的快速行进法求解最短路径，通过基于最优角度变能计算和变能差异惩罚项构建中心线计分图，并由此进行自动的关键点迭代搜索和路径提取，实现线状目标中心线和半径等信息的获取,最后以中心线和半径重构线状目标区域完成对线状目标的提取，具体包括：
2.根据权利要求1所述遥感路面及裂缝图像线状目标精密提取方法，其特征在于，最优角度变能与非对称角度变能：线状目标的微观角度通过计算一个圆晕上的梯级分布来获取,角度变能是所有的图像梯级在特定角度上的投射积分之和,当计算的圆晕随拟合半径逐步增大到正好碰到线状目标两边时,在一个最优投射角度上所有梯级投射的积分和最大，即最优角度变能，并且此时线状目标的微观角度通过计算最优投射角度得到；
3.根据权利要求1所述遥感路面及裂缝图像线状目标精密提取方法，其特征在于，解析角度变能特征：最优角度变能通过对拉格朗日方程求一阶导数实现求解，最优角度变能通过特征值分解求取，在求解此特征值分解问题之后得到两对特征值和特征向量，特征值λ1对应于特征向量v1，特征值λ2对应于特征向量v2，且λ1是最优角度变能，对应的v1是最优投射角度，而v2是垂直于v1，其中λ2＞λ1,λ2≈0，最大的特征值对应的特征向量代表局部最大梯级的角度，沿局部最大梯级的角度，所有梯级的投射之和最大，在垂直于v1的角度上，图像梯级接近于0，最小的特征值为0，当计算的圆晕正好碰到线状目标的两个边缘时，圆晕与边缘交界处的外向法向量垂直于线状目标的主角度，此时外向法向量与边缘处的梯级角度一致,则最优角度变能λ1的最优投射角度就是v1，即与外向法向量同向，v2垂直于v1且平行于线状目标的主角度，对应的特征值λ2为0。
4.根据权利要求1所述遥感路面及裂缝图像线状目标精密提取方法，其特征在于，加强最优角度变能结构：
5.根据权利要求1所述遥感路面及裂缝图像线状目标精密提取方法，其特征在于，各角度异性最短路径算法：
6.根据权利要求1所述遥感路面及裂缝图像线状目标精密提取方法，其特征在于，构造中心线计分图：根据最优角度变能计算和变能差异惩罚项构造中心线计分图,为单点输入或全自动关键...
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