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  • 光条中心线提取-Steger算法(基于Hessian矩阵)类似于ArcScan提取道路中心线
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    2020-05-09 22:32:59

    采用结构光进行扫描检测时,需要提取激光条纹的中心线,本文采用经典的Steger算法提取光条中心。

    Steger算法原理
    Steger算法基于Hessian矩阵,能够实现光条中心亚像素精度定位:首先通过Hessian矩阵能够得到光条的法线方向,然后在法线方向利用泰勒展开得到亚像素位置。
    对于图像中激光条纹上的任意一点(x,y)(x,y),Hessian矩阵可以表示为:
    H(x,y)=[rxxrxyrxyryy]
    H(x,y)=[rxxrxyrxyryy]

    其中rxxrxx表示图像沿x的二阶偏导数,其他参数类似。需要注意的是在求Hessian矩阵之前需要对图像进行高斯滤波,高斯滤波时,根据文献[1]中,设置高斯方差σ<w3√σ<w3,其中ww为光条宽度。Hessian矩阵最大特征值对应的特征向量对应于光条的法线方向,用(nx,ny)(nx,ny) 表示,以点(x0,y0)(x0,y0) 为基准点,则光条中心的亚像素坐标为:
    (px,py)=(x0+tnx,y0+tny)(px,py)=(x0+tnx,y0+tny)
    公式中
    t=−nxrx+nyryn2xrxx+2nxnyrxy+n2yryyt=−nxrx+nyrynx2rxx+2nxnyrxy+ny2ryy
    如果(tnx,tny)∈[−0.5,0.5]×[−0.5,0.5](tnx,tny)∈[−0.5,0.5]×[−0.5,0.5] ,即一阶导数为零的点位于当前像素内,且(nx,ny)(nx,ny) 方向的二阶导数大于指定的阈值,则该点(x0,y0)(x0,y0) 为光条的中心点,(px,py)(px,py) 则为亚像素坐标。
    示例代码
    根据Steger算法的原理,借助opencv的Mat数据结构,实现Steger算法如下:
     

    void StegerLine()
    { 
        Mat img0 = imread("image_0.png", 1);
        Mat img;
        cvtColor(img0, img0, CV_BGR2GRAY);
        img = img0.clone();
    
        //高斯滤波
        img.convertTo(img, CV_32FC1);
        GaussianBlur(img, img, Size(0, 0), 6, 6);
    
        //一阶偏导数
        Mat m1, m2;
        m1 = (Mat_<float>(1, 2) << 1, -1);  //x偏导
        m2 = (Mat_<float>(2, 1) << 1, -1);  //y偏导
    
        Mat dx, dy;
        filter2D(img, dx, CV_32FC1, m1);
        filter2D(img, dy, CV_32FC1, m2);
    
        //二阶偏导数
        Mat m3, m4, m5;
        m3 = (Mat_<float>(1, 3) << 1, -2, 1);   //二阶x偏导
        m4 = (Mat_<float>(3, 1) << 1, -2, 1);   //二阶y偏导
        m5 = (Mat_<float>(2, 2) << 1, -1, -1, 1);   //二阶xy偏导
    
        Mat dxx, dyy, dxy;
        filter2D(img, dxx, CV_32FC1, m3);
        filter2D(img, dyy, CV_32FC1, m4);
        filter2D(img, dxy, CV_32FC1, m5);
    
        //hessian矩阵
        double maxD = -1;
        int imgcol = img.cols;
        int imgrow = img.rows;
        vector<double> Pt;
        for (int i=0;i<imgcol;i++)
        {
            for (int j=0;j<imgrow;j++)
            {
                if (img0.at<uchar>(j,i)>200)
                {
                    Mat hessian(2, 2, CV_32FC1);
                    hessian.at<float>(0, 0) = dxx.at<float>(j, i);
                    hessian.at<float>(0, 1) = dxy.at<float>(j, i);
                    hessian.at<float>(1, 0) = dxy.at<float>(j, i);
                    hessian.at<float>(1, 1) = dyy.at<float>(j, i);
    
                    Mat eValue;
                    Mat eVectors;
                    eigen(hessian, eValue, eVectors);
    
                    double nx, ny;
                    double fmaxD = 0;
                    if (fabs(eValue.at<float>(0,0))>= fabs(eValue.at<float>(1,0)))  //求特征值最大时对应的特征向量
                    {
                        nx = eVectors.at<float>(0, 0);
                        ny = eVectors.at<float>(0, 1);
                        fmaxD = eValue.at<float>(0, 0);
                    }
                    else
                    {
                        nx = eVectors.at<float>(1, 0);
                        ny = eVectors.at<float>(1, 1);
                        fmaxD = eValue.at<float>(1, 0);
                    }
    
                    double t = -(nx*dx.at<float>(j, i) + ny*dy.at<float>(j, i)) / (nx*nx*dxx.at<float>(j,i)+2*nx*ny*dxy.at<float>(j,i)+ny*ny*dyy.at<float>(j,i));
    
                    if (fabs(t*nx)<=0.5 && fabs(t*ny)<=0.5)
                    {
                        Pt.push_back(i);
                        Pt.push_back(j);
                    }
                }
            }
        }
    
        for (int k = 0;k<Pt.size()/2;k++)
        {
            Point rpt;
            rpt.x = Pt[2 * k + 0];
            rpt.y = Pt[2 * k + 1];
            circle(img0, rpt, 1, Scalar(0, 0, 255));
        }
    
        imshow("result", img0);
        waitKey(0);
    }

    示例结果

     

    这里写图片描述

    参考博客:

    其中测绘可能会用到的工具ArcToolBox进行道路中心线提取:ArcMap:矢量线数据提取(道路)中心线

     

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    我们工作中碰到的道路数据通常为面状,需要提取道路中心线,本文讲解ArcGIS10.6中从面状道路数据中提取道路中心线的两种常用经典方法。

    方法一:使用ArcGIS 10.6提供的提取道路中心线工具


    本实验中使用到面状数据如下所示:

    首先,将面状数据转为线状数据。

     

    转完之后,道路尽头还是封闭的,这样是不能进行提取的,因此需要打开编辑器,将尽头打断并删掉。但是打断尽头往往是巨大的人工操作,非常繁琐。

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    将路面(矢量面数据)转化为栅格数据,因为ArcScan只能对栅格数据进行处理,由于是从矢量转为栅格而非扫描,栅格质量一般会非常好;通过二值化栅格数据后,调整捕捉参数和提取参数,直接提取矢量中心线。步骤看似简单,但在实际操作中有很多细节需要注意,以下是详细步骤:单独加载路面数据,要先设置好纯色符号(建议为纯黑色),去掉轮廓线。这样是为了提升栅格数据质量,黑白分明,便于计算机识别像元。

    设置好约束比例,例如2000。约束比例是为了在输出栅格图时控制质量。

    点击全屏视图,导出地图,采用tiff方式记录坐标,格式设置为1位单色阈值(非常重要)。如果不选这项,默认出来是RGB三个通道的栅格数据,加载任何一个通道都没法实现栅格数据二值化,意味着无法使用ArcScan功能,所以此处必须要设置。

    根据实际需要设置好dpi,这个是直接影响图形识别的因素。Dpi是根据具体的地图图幅进行设置,因此,可能需要尝试多次,找一个比较合适的值,这样图像才能清晰保存下来。

    将导出的栅格地图加载到arcmap中,新建一个线要素图层,坐标系与栅格一致,一并加载。加载arcscan工具条,如下图

    对栅格数据进行充分类,设置为两类,0和1 ,这就是二值化处理。如果不做分类,ArcScan同样不能识别栅格数据。

    设置了分类后,arcscan工具条会显示栅格数据

    打开编辑器,开始编辑,选中中心线图层。在arcscan工具条中可以显示预览

    如果需要更详细的设置,在矢量化—选项中设置对应的输出图层由于提取的是中心线,矢量化方式就必须选中心线

    预览效果如下

    蓝色部分为没有捕捉到,可以设置一下工具条

    将栅格捕捉适当调整一下,如下图

    设置后的预览就不存在蓝色不能捕捉部分,如下图

    达到效果后可以点击生成按钮生成最终的效果。

    停止编辑并保存数据即可完成所有的提取工作。

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    回到主题上,1:500的数据,大多数道路都是以面状显示。由于其精度高,有些数据甚至是不带线道路图层的,而在1w的地图下,道路以线状表达才是符合要求的。所以,这就需要涉及到地图制图的一个常规工作—地图缩编。

    本文主要介绍如何从到路面直接提取出道路中心线,从而辅助小比例尺地图的制作。

    由于面状数据一般都是不规则的,所以很难从其提取中心线,一般的GIS软件也没提供直接提取的工具。ArcGIS里面虽然也有一些工具可以辅助一下处理,例如在制图工具箱里面有一个提取中心线的工具,但这个工具的作用是通过道路边线(双线)提取中心线。也有人说,ArcGIS里面同样是提供面转线工具,先用工具转一道再提取不就行了吗?可是问题来了,面转线工具传出来的数据是封闭线,而不是道路边线,提取中心线工具依然是不可用,除非在每个路面图形打断两端的封闭,不然无法进行提取,恰好打断工作又是非常的巨大。因此,该方法还是不可用。

    为了解决这个问题,作者想到以另一种方式去完成这个工作,那就是ArcScan扩展模块。提到ArcScan扩展,很多专业人员第一时间反应是这只是个栅格矢量化工具,跟当前讨论的中心线提取似乎没有任何关系。只要深入了解ArcScan扩展的具体细节,我们不难发现其自动矢量化里面可以提取面要素和中心线,利用这一特性,我们就可以曲线去完成该任务了。

    先来说说总体思路:将路面(矢量面数据)转化为栅格数据,因为ArcScan只能对栅格数据进行处理,由于是从矢量转为栅格而非扫描,栅格质量一般会非常好;通过二值化栅格数据后,调整捕捉参数和提取参数,直接提取矢量中心线。步骤看似简单,但在实际操作中有很多细节需要注意,以下是详细步骤:

    1. 单独加载路面数据,要先设置好纯色符号(建议为纯黑色),去掉轮廓线。这样是为了提升栅格数据质量,黑白分明,便于计算机识别像元。

    2. 设置好约束比例,例如2000。约束比例是为了在输出栅格图时控制质量。

    3. 点击全屏视图,导出地图,采用tiff方式记录坐标,格式设置为1位单色阈值(非常重要)。如果不选这项,默认出来是RGB三个通道的栅格数据,加载任何一个通道都没法实现栅格数据二值化,意味着无法使用ArcScan功能,所以此处必须要设置。

    根据实际需要设置好dpi,这个是直接影响图形识别的因素。Dpi是根据具体的地图图幅进行设置,因此,可能需要尝试多次,找一个比较合适的值,这样图像才能清晰保存下来。

     

    1. 将导出的栅格地图加载到arcmap中,新建一个线要素图层,坐标系与栅格一致,一并加载。加载arcscan工具条,如下图

      对栅格数据进行充分类,设置为两类,0和1 ,这就是二值化处理。如果不做分类,ArcScan同样不能识别栅格数据。

      设置了分类后,arcscan工具条会显示栅格数据

    2. 打开编辑器,开始编辑,选中中心线图层。在arcscan工具条中可以显示预览

      如果需要更详细的设置,在矢量化—选项中设置对应的输出图层

      由于提取的是中心线,矢量化方式就必须选中心线

      预览效果如下

    3. 蓝色部分为没有捕捉到,可以设置一下工具条

      将栅格捕捉适当调整一下,如下图

      设置后的预览就不存在蓝色不能捕捉部分,如下图

    4. 达到效果后可以点击生成按钮生成最终的效果。

      停止编辑并保存数据即可完成所有的提取工作。

      直至该步就完成所有的操作,可见,处理一个实际的难题,不能光靠软件提供的工具,要巧妙地运用,做适当的处理,这样才能在意想不到的情况下解决难题。

     

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