《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——3.7 LeNet的交通路网提取案例

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华章计算机 发表于 2019/06/06 09:05:59 2019/06/06
【摘要】 本书摘自《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》——书中第3章,第3.7.1节,作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。

3.7 LeNet的交通路网提取案例

本节描述一个从遥感图像中自动提取交通路网的案例,其中用到的RRSI数据集可以根据表1.2提供的地址下载。交通路网是指公路、城市道路和单位管辖范围允许社会机动车通行的地方,包括广场、公共停车场等用于公众通行的场所。本案例要解决的问题是:给出一幅交通路网的遥感图像,如图3.15a所示,通过一系列的算法和程序实现自动提取路网的目的,如图3.15b所示。

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图3.15 交通路网遥感图像样例

为了解决这个问题,本案例的思路是:首先选择一部分如图3.15a所示的原始图像,利用ArcGis(或ENVI、Photoshop等其他软件工具)进行人工标注路网,另存为如图3.15c所示的标注图像。然后,把交通路网的自动提取问题转化为图像块的局部分类问题,转化的方法是把原始图像分解为一系列较小的图像块,如果图像块的中心在路网上,就标记为正例(用1表示),否则就把偏离路网超过一定距离的图像块标记为反例(用0表示),从而就可以把路网看作正例图像块中心的集合。其次,挑选部分正例和反例训练一个LeNet分类模型。再次,利用这个模型对测试图像的所有25×25图像块进行分类,把正例标注为路网颜色,得到路网提取的初步结果。最后,利用连通性对正例进一步处理,形成路网提取的最终结果。

3.7.1 交通路网的人工标注

在原始遥感图像中人工标注交通路网,可以利用很多不同的软件工具,例如Adobe Photoshop。Photoshop是一款出色的数字图像编辑处理工具,进行路网标注的具体示例过程如下。

1)导入图像。打开Photoshop,单击选择需要标注的图像,拖入工作界面,如图3.16所示。

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图3.16 导入遥感图像

2)创建新图层。单击右下角红色按钮,创建两个新图层,如图3.17所示。

3)设置图层1的填充色。先选择图层1,把前景色设置为黑色,再从顶部菜单中单击“编辑”,选择“填充”,弹出如图3.18所示的对话框,单击“确定”按钮即可,结果如图3.19所示。

4)关闭图层1的可见性。选择图层2,参照图3.20单击红色框中的按钮,即可关闭图层1的“指示图层可见性”。

5)标注路网段。在左边工具条中选择“钢笔工具”,从路网上的任意点开始,沿着路网重复执行单击和移动操作,根据路网的弯曲调整单击的密度,标注一段路径后停止,设置前景色为白色,在该路径上右键选择“描边路径”,出现如图3.21所示的对话框,单击“确定”按钮,得到路网段标注的初步结果,如图3.22所示。随后,在该路径上右键选择“删除路径”,得到路网段标注的完成结果,如图3.23所示。

6)标注全路网。重复第5步的操作标注其他路网段,得到的全路网标注图像如图3.24所示。再选择图层1,单击“指示图层可见性”按钮,即可得到去除背景的全路网标注结果,如图3.25所示。保存结果。注意,这里要求标注图像在保存时的命名与原始图像相同。

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