[发明专利]一种道路网自动构建方法、存储介质及系统

说明书

本发明涉及一种道路网自动构建方法，其包括步骤，采集指定位置内的图像信息；对采集到的图像信息进行去噪，以初步滤除图像中的干扰信息；将去噪后的图像信息分块，并在每个分块中利用Otsu算法求阈值，然后分别进行阈值分割后合并形成为原图像的二值化图像；将得到的二值图进行Top‑Hat变换，以提取出道路信息。本发明还提供一种存储介质及道路网自动构建系统，本发明提供的道路网自动构建方法、存储介质及系统构建方法简单有效，计算量相对较小，处理逻辑简单高效，构建结果精确性较高，受噪声影响较小，对露天矿的复杂地形以及道路的不规整性具有较好的适应性。

技术领域

本发明涉及道路网自动构建领域，尤其涉及一种道路网自动构建方法、存储介质及系统。

背景技术

道路网(road network)指的是在一定区域内，由各种道路组成的相互联络、交织成网状分布的道路系统，其可为各种交通工具提供安全、迅速、经济、舒适的形式条件。而构建道路网的方式，通常是通过无人机航拍摄影技术获取区域内的图像，然后对图像进行一些列处理，从而构建道路网。

目前无人机航拍数据上道路提取的主要方法有：基于光谱和纹理特征提取道路；基于直线和边缘检测提取道路。但是由于无人机航拍数据中影像噪声和“异物同谱”和“同物异谱”现象，以及部分区域的地形状况复杂、道路的不规整性以及光影条件的复杂变化等影响，导致这些方法提取道路信息的效果都不够理想，如在露天矿山等地形复杂多变的区域。

为此，需要一种提高在图像中提取道路精度的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种道路网自动构建方法、存储介质及系统解决传统道路网构建过程中，在复杂地形适应性不佳的问题。

为了达到上述目的，本发明解决技术问题的技术方案是提供一种道路网自动构建方法，其包括步骤：采集指定位置内的图像信息；对采集到的图像信息进行去噪，以初步滤除图像中的干扰信息；将去噪后的图像信息分块，并在每个分块中利用Otsu算法求阈值，然后分别进行阈值分割后合并形成为原图像的二值化图像；将得到的二值图进行Top-Hat变换，以提取出道路信息。

进一步，所述对采集到的图像信息进行去噪，以初步滤除图像中的干扰信息包括步骤：将图像转换为灰度图；对灰度图进行形态学运算以消除噪音点。

进一步，所述将去噪后的图像信息分块，并在每个分块中利用Otsu算法求阈值，然后分别进行阈值分割后合并形成为原图像的二值化图像包括步骤：将图像分为多个小块；对每一个小块分别通过Otsu求取阈值，并根据阈值对每个小块进行图像分割；将阈值分割后的各小块合并，得到二值图。

进一步，所述将得到的二值图进行Top-Hat变换，以提取出道路信息包括步骤：利用一组全方位的线性结构元素对二值图进行Top-Hat变换；对各个方向的变换结果提取噪音；利用最大连通域的方法提取剩余噪音，得到道路提取结果。

进一步，所述线性结构取0度到179度，每一度对应一个的元素结构。

进一步，将去噪后的图像分块为将图像分成16个等面积的小块。

进一步，所述采集指定区域内的图像信息的方式为利用无人机航拍技术获取。

进一步，所述指定区域为露天矿山。

本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行道路网自动构建方法。

本发明还提供一种道路网自动构建系统，其包括处理器和存储器,所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现道路网自动构建方法。

与现有技术相比，本发明所提供的道路网自动构建方法、存储介质及系统具有以下有益效果：