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基于边界特性改进直方图门限法的道路提取
摘要：
道路提取是计算机视觉和遥感图像处理的一个重要应用。直方图门限法是一种常用的边缘检测方法，但其在道路提取中存在一定的局限性。为了克服这些局限性，本文提出了基于边界特性改进的直方图门限法进行道路提取的方法。该方法利用边界特性、基于颜色信息和形态学处理等方面，对直方图门限法进行改进，使其能够更好地应用于道路提取。实验结果表明，该方法在道路提取方面具有较高的准确率和稳定性。
关键词：道路提取；直方图门限法；边界特性；颜色信息；形态学处理
一、引言
道路提取是遥感图像处理和计算机视觉中的一个重要领域，它可以应用于交通管理、城市规划、区域发展等方面。在道路提取中，常用的方法包括基于边缘特性的方法、基于纹理特性的方法和基于区域特性的方法等。
直方图门限法是一种常用的边缘检测方法，它可以通过直方图分析来确定图像的灰度阈值。但该方法在应用于道路提取时存在一定的局限性，主要表现在以下两个方面：一是对亮度和背景的适应性不够好，存在黑影和高光等问题；二是对道路边界的检测效果不够理想，容易受到干扰。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于边界特性改进的直方图门限法进行道路提取的方法。该方法通过利用边界特性、基于颜色信息和形态学处理等方面，对直方图门限法进行改进，使其能够更好地应用于道路提取。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和稳定性。
二、方法
1、边界特性
道路的边界通常具有明显的锐利度和方向性。本文采用Sobel算子进行边缘检测，得到图像x方向和y方向的边缘检测结果，并计算出边缘的梯度和方向。由此，我们可以将道路提取的任务转化为在边缘图像中寻找和道路边界有关的特征。
2、基于颜色信息
道路的颜色比较单一，一般为灰色或黑色。本文将道路和非道路区域表示为二值图像，其中道路区域为白色，非道路区域为黑色。通过对色调、饱和度和亮度三个通道进行阈值处理，可以将图像中的道路区域分离出来。同时，为了保证道路提取的鲁棒性，本文采用了改进的Otsu阈值算法来确定阈值大小。
3、形态学处理
道路提取不仅需要考虑到图像的灰度特性和颜色特性，还需要考虑到图像形态学特性。因此，在直方图门限法的基础上，利用腐蚀和膨胀操作来增强道路区域的连通性和完整性。对于道路中的空隙和噪声区域，采用开运算和闭运算等形态学方法进行填充和去除。
三、实验结果
为了验证本文所提出的方法在道路提取方面的有效性，我们在公开数据集上进行测试。测试数据集包括Vaihingen、Potsdam、DFC2019等数据集。实验结果表明，在相关指标上，本文方法优于其他已有的道路提取方法。
四、结论
本文提出了一种基于边界特性改进的直方图门限法进行道路提取的方法。通过对边缘、颜色信息和形态学处理等方面进行改进，该方法在道路提取方面具有较高的准确率和稳定性。实验结果表明，所提出的方法可以应用于不同种类的公路和城市道路的提取中，在实际应用中具有一定的实用价值。