基于相位编组的路面边缘检测

简介：
本研究提出了一种基于相位编组技术的创新方法，用于提高道路边缘在各种环境条件下的检测精度和可靠性。 基于相位编组的道路边缘检测方法旨在解决遥感影像线状目标提取中的道路识别问题，并克服传统相位编组法在边缘检测过程中产生的短直线及准确性下降的问题。该研究由赵建泉、周绍光和施海亮完成，具体的技术细节与实施流程如下： 1. 方法基础 对于遥感影像中线状目标的提取而言，关键在于进行有效的边缘检测以解决图像处理中的复杂问题。相位编组法是一种经典的方法，它利用灰度梯度信息来提取直线特征，并且具有速度快、能有效识别弱边界的优点。然而，在实际应用过程中，传统方法容易产生短直线并且在使用最小二乘法拟合直线时可能会引入不准确的点，导致边缘检测精度下降。 2. 改进策略 改进的方法主要包括以下两个步骤： - 形成直线支持区：通过计算像素点局部梯度相位来创建这些区域。具体来说，利用Roberts算子获取梯度幅值和方向角，并将具有相同梯度方向的相邻像素进行编组以形成边缘支持区域。这一过程是通过对360度范围内的角度划分成8个区间来进行。 - 直线支持区拟合直线：这个步骤包括连接和支持区中的直线拟合两部分操作。首先，选择最长的支持区并尝试将其与其他潜在的相连支持区进行延伸以避免短直线的问题；其次，在最小二乘法的基础上采用一种稳健的方法来挑选正常点，并排除那些距离超过预定阈值的边缘点，从而确保生成直线的高度准确性。 3. 实验过程与结果分析 实验包括了对道路边界的检测。结果显示改进后的算法能够显著减少短直线的数量并且提高了定位精度。通过图像对比可以清晰地看到新方法相较于传统相位编组法的优势所在。 4. 结论 经过改良的相位编组技术在处理遥感影像中的道路边缘时表现出更强的效果，不仅避免了传统方法中常见的短直线问题，而且提高了整体检测准确性。这项研究为相关领域的进一步发展提供了新的视角和解决方案，并有助于提高遥感技术的实际应用性能。