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申请/专利权人：苏州琛百软件科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于扩展道路形状指数的高分辨率影像道路提取方法，涉及遥感目标提取技术领域，该一种基于扩展道路形状指数的高分辨率影像道路提取方法，包括以下模块；预处理模块：以逐个图斑的方式提取高分辨率遥感影像的光谱特征和空间自相关特征，使用超像素分割方法提取图像图斑，计算每个图斑光谱特征和空间自相关特征；扩展道路形状指数提取模块：提取图像图斑后，每个图斑都通过迭代程序进行扫描和处理，通过区域扩展算法获得每个图斑的扩展区域；将道路的空间特征提取扩展到多尺度上，并通过构建具有扩展性的道路形状指数，解决传统面向对象的道路提取方法中，道路的空间形状特征描述不准确的问题。

主权项：1.一种基于扩展道路形状指数的高分辨率影像道路提取方法，其特征在于：包括以下模块；预处理模块：以逐个图斑的方式提取高分辨率遥感影像的光谱特征和空间自相关特征，使用超像素分割方法提取图像图斑，计算每个图斑光谱特征和空间自相关特征；扩展道路形状指数提取模块：提取图像图斑后，每个图斑都通过迭代程序进行扫描和处理，通过区域扩展算法获得每个图斑的扩展区域，计算扩展道路区域的空间形状特征，包括基于骨架的对象线性指数和平均道路宽度特征；所述扩展道路形状指数提取模块包括以分割图斑为中心进行区域扩展和基于扩展区域的空间特征提取两部分；所述以分割图斑为中心进行区域扩展包括以下步骤：引入地理学第一定律用于提取图像空间特征，并用莫兰指数来表示空间相关性；基于光谱特征、空间特征、纹理特征的超像素形状特征，根据高分辨率遥感图像中道路的空间延伸特性和利用SLIC超像素分割方法分割出的图斑的均匀规律特征；图斑区域扩展算法步骤：输入一个分割的影像图斑Oc，输出Or：包围Or的一组图斑集；所述图斑区域扩展算法具体包括以下步骤：初始化步骤：将Oc添加到Or中；将拓扑中与接触的图斑收集在容器Ocon中，其中Ocon＝O1,O2,O3,……Ot；基于图斑Oc的光谱均值构建特征向量Vc，并用同样的方法计算Ocon中的每个的特征向量Vk，其中1≤k≤t,比较Vc和Vk之间的光谱距离，并从Ocon中选择距离最近的邻接图斑Os；将Os和Oc对比，如果Os和Oc满足约束规则R1、R2和R3，则Os被接受为与Oc属于相同目标源的图斑；将Os添加到Or中，同时Os替换Oc进行下一步的扩展探索；从步骤1到步骤5是迭代过程，当不满足三个约束规则中的任何一个时，迭代扩展终止并返回Or；道路提取模块：基于多尺度协同表示方法对道路概率进行估计，最后使用图割法进行道路分割得到道路面提取结果；所述道路提取模块过程如下：基于多尺度协同表示和图割算法的道路提取，选用基于多尺度协同表示方法，使用训练样本的线性组合来表示一个测试样本，得到每个物体在一定尺度上的道路概率，同一物体中的所有像素都被赋予一个与该物体相同的似然值，将三个不同尺度的所有道路概率图融合为一个整体，最后得到每个像素的道路可能性；给定图像I，构造无向图，通过多尺度协同表示方法获得了道路概率图，以此分割图像。

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