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    道路提取是遙感圖像中信息提取的一個(gè)研究熱點(diǎn)，不僅具有理論價(jià)值也具有很廣闊的應(yīng)用前景。道路與人們生活休戚相關(guān)，而手工提取的方法遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)獲取與更新的需要，因此從遙感圖像自動(dòng)提取道路的研究就顯得尤為迫切。本文從遙感圖像的道路特征描述出發(fā)，對道路提取的基本思想和方法進(jìn)行了探討，對近年來道路提取的研究狀況進(jìn)行了分析和總結(jié)，并對道路提取的進(jìn)一步發(fā)展提出了分析和展望。

1   道路提取的基本思想
1.1  道路的基本特征
    道路的特征主要包括物理與幾何的，其基本特征主要有以下幾種。
    （1）幾何特征。道路呈長條狀，其長度大于寬度，在較大范圍內(nèi)道路的寬度變化比較小，曲率也有限制；
    （2）輻射特征。道路一般有明顯的邊緣，路面灰度均勻，與相鄰區(qū)域灰度差比較大；
    （3）拓?fù)涮卣鳌５缆窂耐負(fù)浣Y(jié)構(gòu)看是相連的，可以形成網(wǎng)絡(luò)狀；
    （4）上下文特征。上下文特征指的是道路相關(guān)的特征與信息，如道路旁的建筑物和樹，這是局部上下文，全局上下文提供全局信息，如圖像區(qū)域是城市還是鄉(xiāng)村。
1.2  道路提取的模型與策略
    常見的道路提取的模型與策略有很多。線段模型常用在中低分辨率下道路的建模中，對于主干道的檢測這個(gè)模型是足夠的。在高分辨率下，道路常用平行的邊線來建模，相對線段模型來說，陰影或干擾將對道路提取產(chǎn)生很大影響。道路網(wǎng)絡(luò)的組成離不開連接點(diǎn)與交叉點(diǎn)，對交叉點(diǎn)的精確檢測與建模將有助于道路提取結(jié)果的改善。全局的拓?fù)湫再|(zhì)應(yīng)該與局部的上下文及幾何特征有效的結(jié)合。

2  半自動(dòng)道路提取方法
    半自動(dòng)的道路提取與全自動(dòng)方法不同在于其需要人機(jī)交互，按交互的方式不同又可以分為兩類。一類僅給定初始點(diǎn)和初始方向利用跟蹤的方法[1][2][3]來提取道路；另一類方法則給定一系列分散的種子點(diǎn)，利用主動(dòng)輪廓模型[4]，模擬退火[5]，和動(dòng)態(tài)規(guī)劃[6]等方法曲線擬合提取道路中心線。前者運(yùn)用的主要是局部的特征，后者往往求的是全局的能量最小。
    跟蹤的方法會(huì)給定初始點(diǎn)和初始道路的方向，要通過跟蹤的方法得到道路的中心線和邊線。要解決的問題包括如何通過已檢測到信息預(yù)測下一點(diǎn)處道路的參數(shù)(位置，寬度，曲率，方向)，利用圖像信息選擇最佳預(yù)測點(diǎn)并修正預(yù)測模型，確定停機(jī)準(zhǔn)則(連續(xù)出現(xiàn)預(yù)測誤差很大或是已經(jīng)檢測到的部分道路已經(jīng)得到驗(yàn)證)。
    在文獻(xiàn)[1]中，預(yù)測利用了卡爾曼濾波方法，修正利用的是截面匹配的方法。截面匹配是指道路為狹長區(qū)域，在垂直于道路方向的相近的截面具有極大的相似性，根據(jù)這一特點(diǎn)，可以在預(yù)測到道路中心點(diǎn)后找到下一截面的位置，從而確定道路寬度和方向。卡爾曼濾波中假設(shè)系統(tǒng)是線性的，系統(tǒng)的觀察也是固有狀態(tài)的線性函數(shù)，系統(tǒng)和測量中的噪聲是高斯白噪聲。文章中把道路的曲率當(dāng)成常量，真實(shí)的形狀與模型的偏差被認(rèn)為是系統(tǒng)噪聲。模型的狀態(tài)變量有道路的位置(兩個(gè)參量)，道路的方向，曲率。方法優(yōu)點(diǎn)是當(dāng)截面匹配由于暫時(shí)的干擾(如陰影)失敗時(shí)能繼續(xù)迭代，而不離開道路。連續(xù)的截面匹配的失敗也可以當(dāng)成是道路交叉點(diǎn)或道路終點(diǎn)的標(biāo)志。缺點(diǎn)是方法把噪聲當(dāng)成是高斯分布的，與實(shí)際情況有偏差。文獻(xiàn)[7]也運(yùn)用卡爾曼濾波和截面匹配的方法做道路提取，而且提供了用戶在半自動(dòng)道路提取過程中人機(jī)交互的接口。
    文獻(xiàn)[3]提出了一種Jetstream的方法認(rèn)為跟蹤道路的邊線可以看成是隨機(jī)過程，隨機(jī)過程由內(nèi)部的動(dòng)力和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)模型驅(qū)動(dòng)。先驗(yàn)動(dòng)力模型用來保存已提取的曲線的屬性并依此求出下一候選點(diǎn)的位置，數(shù)據(jù)模型用來驗(yàn)證預(yù)測點(diǎn)是否在邊線上，以此選擇最佳的候選點(diǎn)。動(dòng)力模型用來預(yù)測下一點(diǎn)位置，有兩個(gè)參數(shù)，步長和轉(zhuǎn)角。數(shù)據(jù)模型給出點(diǎn)在邊緣和點(diǎn)不在邊緣上觀測值概率分布情況，這里主要利用統(tǒng)計(jì)的手段。非邊緣點(diǎn)和邊緣點(diǎn)分別采用了與梯度幅值和角度相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量。確定了模型后計(jì)算中采用了連續(xù)重要性采樣的蒙特卡羅方法。邊緣跟蹤可以用于圖像分割中，用在道路提取時(shí)要增加一個(gè)寬度變量，同時(shí)跟蹤兩條邊線。Jetstream方法很有特色的地方在于它對邊緣的描述是用統(tǒng)計(jì)的辦法，另一方面粒子濾波處理非正態(tài)分布比卡爾曼濾波更有優(yōu)勢，在監(jiān)控中做人體和車輛的跟蹤技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用比較成熟，在道路提取方面用的還較少。文獻(xiàn)[8]中運(yùn)用了與Vosselman的卡爾曼濾波中用的模型也使用了道路截面信息，主要不同點(diǎn)就是使用粒子濾波代替卡爾曼濾波做預(yù)測。
    半自動(dòng)方法中的第二類主要有動(dòng)態(tài)規(guī)劃和Snake模型方法。動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法導(dǎo)出了道路的一般參數(shù)模型，將其表達(dá)成種子點(diǎn)之間的代價(jià)函數(shù)，以動(dòng)態(tài)規(guī)劃作為確定種子點(diǎn)之間最優(yōu)路徑的計(jì)算工具。比較早的有Gruen and Li 的文章[9]，主要用在低分辨率圖像道路提取方法中。Dal Poz等[10]對Gruen 的方法中的代價(jià)函數(shù)做了修改，增加了道路邊緣梯度反向平行的約束條件，將動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法拓展到高分辨率圖像的道路提取中。動(dòng)態(tài)規(guī)劃種子點(diǎn)的選取需要手工，較繁，同時(shí)此方法要很大的存儲(chǔ)量。Snake模型方法是一種有效的目標(biāo)輪廓提取方法，在道路提取中運(yùn)用非常廣泛。Snake模型方法根據(jù)對道路特征的抽象確定不同的道路模型，將道路特征與幾何約束用能量函數(shù)表示出來，通過求能量函數(shù)最小值得到目標(biāo)輪廓。Snake模型的形式有很多，已經(jīng)運(yùn)用到道路提取中的有LSB-Snake[11],ziplok snake[12],Ribbon snake[13],multi-resolution snake[14]。

3  全自動(dòng)道路提取方法
    全自動(dòng)提取無疑是遙感圖像中道路提取的最終目標(biāo)，但是由于遙感圖像的復(fù)雜性和多樣性，道路的自動(dòng)提取涉及到計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、模式識(shí)別等諸多領(lǐng)域。全自動(dòng)提取方法因其復(fù)雜性，往往是多種方法的綜合運(yùn)用，主要有多尺度多分辨率、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)及幾何概率模型方法。
    Hinz等[15]報(bào)道了一種全自動(dòng)基于多尺度，Snake模型和上下文信息的道路提取方法。該方法應(yīng)用于農(nóng)村道路的自動(dòng)提取中效果很好。
    農(nóng)村道路的提取分成了三部分，顯著道路，不顯著道路和交叉口的提取。顯著道路是指道路寬度基本恒定且對應(yīng)區(qū)域灰度均勻的路段；不顯著道路是道路網(wǎng)絡(luò)中受陰影或干擾的路段，或者可以認(rèn)為是顯著道路間的間隔部分；交叉口一般包括十字路口，三叉口等。
    對顯著道路的提取采取了多尺度的方法：在低分辨率條件下檢測線[16]，在高分辨率下檢測邊緣再利用判決準(zhǔn)則進(jìn)行融合[17]，非顯著道路提取運(yùn)用了Ribbon snake的方法[13]。交叉點(diǎn)由于拓?fù)潢P(guān)系的復(fù)雜用簡單約束連接肯定會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤，故必須對交叉點(diǎn)進(jìn)行檢測。單純的道路交叉點(diǎn)的提取是很復(fù)雜的，但利用已有的顯著道路和非顯著道路的知識(shí)，可以大大縮小搜索空間。在低分辨率圖像中進(jìn)行線檢測時(shí)基于尺度空間分析可以對交叉點(diǎn)進(jìn)行檢測，在非顯著道路提取時(shí)大多數(shù)由交叉點(diǎn)造成的顯著道路間的間隔可以由帶狀蛇方法連接起來。已知這兩點(diǎn)的情況下，交叉點(diǎn)位置可以近似獲取，交叉點(diǎn)的檢測難度大大降低了。而且所選擇的策略不受交叉段的形狀與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的影響。
    前面提出的方法是以局部特性為基礎(chǔ)，文獻(xiàn)[18]提出了一種全局的辦法，主要利用道路的拓?fù)涮匦浴＿@種方法在低層的處理中與文獻(xiàn)[13]中的方法是一致的，都是先找到顯著的路段。不同的地方在之后的分組和連接，建立道路網(wǎng)絡(luò)的過程。這種方法主要的思想是把已檢測的道路路段用有權(quán)無向圖表示出來，每一段用一個(gè)結(jié)點(diǎn)表示，結(jié)點(diǎn)之間的權(quán)重用模糊數(shù)的與運(yùn)算決定。這些模糊值由路段間的絕對距離，相對距離，和是否在同一直線上來確定，超過某一閾值取1，低于另一閾值取0。模糊數(shù)定下來后，整個(gè)無向圖就建立了。道路的拓?fù)湫再|(zhì)決定道路不是孤立的，應(yīng)形成網(wǎng)絡(luò)，而且通常重要的地點(diǎn)間一定是有路可通且有最短路徑。找最短路徑的方法可以用迪杰斯特拉算法，重要地點(diǎn)在無向圖上也就是重要結(jié)點(diǎn)的選取需要從低層處理中得到，比如可以選擇較長的路段或者選邊界處作為初始點(diǎn)。最主要的步驟依次為建立無向圖，選擇重要結(jié)點(diǎn)，尋找最短路徑，最后是驗(yàn)證。
    總的來講，這類全自動(dòng)的多尺度多分辨率的方法取得了不錯(cuò)的效果，但是仍然有錯(cuò)誤，需要后續(xù)的編輯，需要人工方法處理或者其它數(shù)字高程模型（DEM）對已經(jīng)提取的道路進(jìn)行校正。
    多尺度的方法還有文獻(xiàn)[19]中運(yùn)用小波變換提取道路中心線的方法。其主要思想是針對道路的交叉點(diǎn)和中心線在小波變換后小波系數(shù)呈現(xiàn)的規(guī)律提取交叉點(diǎn)和中心線。Pak zad等[20][21][22]發(fā)表了多篇關(guān)于多尺度多分辨率道路檢測的方法。主要的思想是建立一個(gè)道路的語義網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)道路提取的尺度自適應(yīng)的策略。
    統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)也越來越多地應(yīng)用到了道路提取算法中，Bacher等[23]提出了一種用IKONOS圖像的全自動(dòng)道路檢測方法。先從各個(gè)光譜通道提取線作為初始的道路假設(shè)，把這些線作為產(chǎn)生訓(xùn)練區(qū)域的基礎(chǔ)，訓(xùn)練區(qū)域的產(chǎn)生與前面的多尺度下的方法相似也要找滿足存在平行邊緣與已檢測線非常靠近且平行邊緣間灰度值變化小的區(qū)域。在訓(xùn)練區(qū)域基礎(chǔ)上對圖像進(jìn)行有監(jiān)督模糊聚類，應(yīng)用分類結(jié)果及線的幾何特征提出道路猜想。驗(yàn)證道路假設(shè)得用模糊邏輯進(jìn)行融合，形成道路網(wǎng)絡(luò)。文獻(xiàn)[24 ]在提取道路中運(yùn)用了支持矢量機(jī)（SVM）的方法。
    基于幾何統(tǒng)計(jì)模型[25]的方法對道路作了一些假設(shè)，要求道路寬度變化小、方向變化緩、局部灰度變化小、道路與背景差異大、道路較長等。基于這些假設(shè)，根據(jù)道路寬度和灰度分布等特點(diǎn)，建立道路的幾何模型，將圖像分成小塊，通過使用Gibbs分布和Gauss分布等概率模型，建立道路檢驗(yàn)窗口，計(jì)算后驗(yàn)概率，進(jìn)行比較，從而達(dá)到進(jìn)行搜索道路的目的。該方法具有較高的穩(wěn)定性，但是需要的參數(shù)較多。

  道路提取新的進(jìn)展與發(fā)展趨勢
    從遙感圖像中提取道路已取得很多研究成果，但由于現(xiàn)實(shí)中道路的復(fù)雜性，已經(jīng)有的方法與實(shí)際應(yīng)用要求還有差距，在提取的自動(dòng)化程度、提取算法的準(zhǔn)確性方面還有許多工作有待解決，主要有：
    （1）提取算法的表現(xiàn)關(guān)鍵在于特征的選擇。衛(wèi)星圖像通常有三到四個(gè)光譜頻段，有較好的輻射特性，但是分辨率稍差，充分利用光譜特性可以彌補(bǔ)在分辨率方面的劣勢。而且在高分辨率圖像中，道路具有豐富的紋理特征，紋理信息的應(yīng)用可以提高算法的準(zhǔn)確性。文獻(xiàn)[26][27]都運(yùn)用了多光譜圖像提取道路中心線的方法。基本的思路都是先由聚類得到道路區(qū)域，再由道路區(qū)域產(chǎn)生道路中心線。文獻(xiàn)[27]認(rèn)為提取算法結(jié)果的好壞與初始聚類有很大關(guān)系，分類的精確程度不取決于有監(jiān)督還是無監(jiān)督的，更重要的在于與其它光譜特征相似物體如停車場和房屋的誤分的問題。因此在粗分類后用形狀描繪子來消除停車場及房屋等造成的誤分，在道路中心線提取方面作者用雷頓變換提取中心線，比文獻(xiàn)[26]中用最小生成樹的方法結(jié)果要好。 在特征的選擇相關(guān)的還有尺度問題。傳統(tǒng)的道路提取方法一般采用像素級檢測方法，僅利用了像素的光譜信息作為道路提取的依據(jù)，無法利用圖像的空間信息。文獻(xiàn)[28]中提出的面向?qū)ο蟮膱D像分析方法將圖像對象作為圖像分析的基本單元，圖像對象是指圖像分割后若干同質(zhì)像素的集合。分割后獲取的對象利用對象的光譜、幾何和空間關(guān)系建立知識(shí)庫，再利用知識(shí)庫中的規(guī)則來提取圖像中的道路。面向?qū)ο蠓椒ㄒ肓丝臻g特征可有效利用對象間的語義關(guān)系，有助于指導(dǎo)圖像分析。最后是拓?fù)涮卣髋c上下文特征的利用。拓?fù)渑c上下文特征是道路相對穩(wěn)定的特征，尤其是在城市道路中，但是目前的算法中利用得還不多。在上下文信息利用中，文獻(xiàn)[29]中用行道樹的信息來提取主干道。與拓?fù)涮卣飨嚓P(guān)的有道路交叉點(diǎn)的檢測，一方面道路提取的最終目標(biāo)主要是GIS數(shù)據(jù)的更新，道路變化的檢測離不開交叉點(diǎn)的檢測；道路交叉點(diǎn)的檢測有利于道路精確提取。相關(guān)的文章有文獻(xiàn)[30][31]。
    （2）用多種特征的多證據(jù)融合框架。目前，大部分道路提取算法只利用道路的一種或幾種基本特征，模型還比較簡單。文獻(xiàn)[32]中提出了一種基于D-S證據(jù)理論的航拍圖像道路提取方法。由于D-S證據(jù)理論為目標(biāo)識(shí)別提供了一個(gè)既考慮根據(jù)各種特征進(jìn)行分類的不確定性，又考慮多種特征共同作用的框架，這種方法優(yōu)于只根據(jù)某一特征進(jìn)行識(shí)別的方法，具有較好的實(shí)用性和魯棒性。同時(shí)，這一方法還具有良好的擴(kuò)展性，如果有新的道路特征，可以直接形成新的證據(jù)與其他特征共同作用，以提高識(shí)別的正確率。
    除此之外，熵與互信息理論也可以用來構(gòu)建獨(dú)立于特征的證據(jù)融合的框架。
    （3）評價(jià)方法。由于道路網(wǎng)絡(luò)的多變性，道路提取的普遍有效的評價(jià)準(zhǔn)則還不多。主要評價(jià)方法可見文獻(xiàn) [33][34]。目前的評價(jià)方法針對半自動(dòng)方法的還很少，幾乎是沒有，已有的完全基于全局的評價(jià)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，應(yīng)該有一些非全局的評價(jià)方法。

參考文獻(xiàn)
[1]  Vosselman, G., and de Knecht, J. 1995.