基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法

1.本发明涉及遥感卫星地面处理技术领域，尤其涉及一种基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法。

背景技术：

2.随着卫星遥感快速发展，卫星遥感数据的空间分辨率越来越高，遥感数据越来越广泛地被应用于农业信息提取方面。
3.地块是指能反映一致或相对一致的地貌、土地类型及其利用现状，地块通常情况下四周有明显的自然边界，比如道路、田埂包围，或在一定的时间范围内能够保持相对稳定的耕地。其中，不同垄向的种植，需要不同程度的光照、风力、水分以及土壤肥力，比如中国西北、东北和沿海地区，垄向多与风向垂直，以减少风害，高坡地垄向与斜坡垂直和沿等高线作垄，可防止水土流失，垄向是判断作物种植模式的一个基本特征，也是了解作物长势和产量的辅助特征。随着遥感技术的发展，遥感数据越来越广泛的被应用于农业信息提取方面。因此，使用遥感数据快速准确提取垄向对农业生产活动具有重要的意义，有助于合理的作物生产规划。
4.田垄中心线的提取是获取垄向的技术前提，目前，一些学者已经进行相关研究，如郑晓岚等使用hough变换确定垄线，实现对棉田图像实现垄中心线的提取，但是hough变换存在内存消耗大、处理速度慢的缺陷，且参数选择不当可能检出虚假直线。姜浩等对全遥感影像进行laplace计算和二值化，并采用图像细化方法得到线条中心线，最后根据曲率筛选得到直线段。可见，现有技术中，对于田垄中心线的提取主要对象为直线垄，缺乏对于沿等高线种植的弯曲垄的研究，而且，结合结构型纹理特征来提取田垄中心线的研究更少。

技术实现要素：

5.本发明提供一种基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法用以解决现有技术中中心线提取不够准确、以及缺乏对沿等高线种植弯曲垄研究的技术问题，本发明以实现通过纹理特征提取和形态学分析对弯曲垄进行处理，提高田垄中心线提取的准确性以及速率的目的。
6.第一方面，本发明提供一种基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，包括：
7.获取原始灰度图像；
8.对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图；
9.对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线。
10.进一步，根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，所述对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图，包括：
11.从四个不同的方向对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到四个不同的滤波结果；
12.将所述四个不同的滤波结果相加，得到图像纹理特征图。
13.进一步，根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，所述对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理，包括：
14.利用最大类间方差法对所述图像纹理特征图进行处理，确定出田垄类和背景类之间的最优阈值；
15.根据所述最优阈值对所述图像纹理特征图进行分割，得到最优的二值化图像。
16.进一步，根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，所述对所述图像纹理特征图进行形态学处理，包括：
17.对所述二值化图像进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，得到田垄图像。
18.进一步，根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，所述对所述图像纹理特征图进行图像细化处理，包括：
19.基于拓扑的方式对所述田垄图像进行细化处理，得到田垄中心线的骨架图像。
20.进一步，根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，所述基于拓扑的方式对田垄图像进行细化处理，得到田垄中心线的骨架图像，包括：
21.基于形态学腐蚀操作对田垄图像的边界进行去除处理，得到具有田垄中心线的骨架图像。
22.进一步，根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，所述对所述图像纹理特征图进行后处理，得到田垄的中心线，包括：
23.对具有田垄中心线的骨架图像进行几何特征选择和平滑线处理，得到田垄的中心线。
24.第二方面，本发明还提供一种基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取装置，包括：
25.获取模块，用于获取原始灰度图像；
26.滤波模块，用于对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图；
27.处理模块，用于对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线。
28.第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括：
29.处理器、存储器和总线，其中，
30.所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
31.所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上任一项中所述基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法的步骤。
32.第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使计算机执行如上所述基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法的步骤。
33.本发明提供一种基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，所述方法包括：获取原始灰度图像；对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图，对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线。本发明提供的中心线提取方法适用于具有等高线的弯曲垄，能够提高中心线提取的准确性和处理效率。
附图说明
34.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
35.图1是本发明提供的田垄中心线提取方法的流程示意图；
36.图2是本发明提供的田垄中心线提取方法的整体流程示意图；
37.图3是本发明提供的应用田垄中心线提取方法的试验区域的示例图；
38.图4是本发明提供的需要进行处理的原始灰度图的示意图；
39.图5是本发明提供的对原始灰度图进行滤波处理后的示意图；
40.图6是本发明提供的对图像二值化处理后的示意图；
41.图7是本发明提供的进行形态学分析后的示意图；
42.图8是本发明提供的进行图像细化处理后的示意图；
43.图9是本发明提供的对图像进行后处理后的示意图；
44.图10是本发明提供的中心线提取结果的示意图；
45.图11是本发明提供的田垄中心线提取装置的结构示意图；
46.图12是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
47.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
48.图1为本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法的流程示意图，如图1所示，本发明提供一种基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，具体包括以下步骤：
49.步骤101：获取原始灰度图像。
50.在本实施例中，需要获取高分辨率卫星所拍摄的原始灰度图像，如谷歌地球高分辨影像数据等，在此不作具体限定，只要是高分辨率卫星影像数据即可。
51.步骤102：对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图。
52.在本实施例中，需要对获取的原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征，滤波处理方式可以是gabor滤波，该gabor滤波的主要思想是：不同纹理一般具有不同的中心频率及带宽，根据这些频率和带宽可以设计一组gabor滤波器对纹理图像进行滤波处理。需要说明的是，在其他实施例中，滤波处理方式还可以是其他的滤波方式，在此不作具体限定。
53.步骤103：对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线。
54.在本实施例中，需要对得到的图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线，其中，二值化(thresholding)是图像分割的
一种最简单的方法，二值化可以把灰度图像转换成二值图像，把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。
55.其中，形态学处理是指数学形态学，数学形态学(mathematical morphology)是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论，其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。
56.需要说明的是，图像细化处理的方式为提取田垄中心线的方式，后处理是指对田垄中心线进行平滑等处理，具体的处理方式见下述实施例，在此不作详细介绍。
57.根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，通过获取原始灰度图像；对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图，对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线。本发明提供的中心线提取方法适用于具有等高线的弯曲垄，能够提高中心线提取的准确性和处理效率。
58.基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图，包括：
59.从四个不同的方向对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到四个不同的滤波结果；
60.将所述四个不同的滤波结果相加，得到图像纹理特征图。
61.在本实施例中，需要从四个不同的方向对原始灰度图像进行滤波处理，得到四个不同的滤波结果，然后将这四个不同的滤波结果进行相加，得到图像纹理特征图，如将原始灰度图像使用四个方向的gabor滤波器分别对图像进行滤波(方向为0
°
、45
°
、90
°
、135
°
)，然后将不同方向的滤波结果进行相加，得到最终的图像纹理特征图。其中，滤波结果是将田垄类与背景类对比增强，实现田垄目标的增强表达。
62.根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，通过从四个不同的方向对原始灰度图像进行滤波处理，得到四个不同的滤波结果，将四个不同的滤波结果相加，得到图像纹理特征图。本发明提供的中心线提取方法适用于具有等高线的弯曲垄，能够提高中心线提取的准确性和处理效率。
63.基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理，包括：
64.利用最大类间方差法对所述图像纹理特征图进行处理，确定出田垄类和背景类之间的最优阈值；
65.根据所述最优阈值对所述图像纹理特征图进行分割，得到最优的二值化图像。
66.在本实施例中，需要利用最大类间方差法对图像纹理特征图进行图像二值化处理，采用自适应阈值的方法，寻一个使得田垄类和背景类的类间方差最大的阈值，作为分割的最优阈值，实现田垄目标的初步提取。其中，最大类间方差法，是一种常用的二值化方法，这是一种现有技术方法，确定出最大阈值后，根据该最优阈值进行分割，从而得到最优的二值化结果。
67.根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，利用最大类间方差法对图像纹理特征图进行处理，确定出田垄类和背景类之间的最优阈值，然后根据最优阈值对该图像纹理特征图进行分割，得到最优的二值化图像。本发明提供的中心线提取方法适用于具有等高线的弯曲垄，能够提高中心线提取的准确性和处理效率。
68.基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述对所述图像纹理特征图进行形态学处理，包括：
69.对所述二值化图像进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，得到田垄图像。
70.在本实施例中，需要将初步提取的田垄目标二值化图像进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等处理，其中，利用一次开运算消除二值化图像中细小的对象，再进行一次闭运算填充田垄内部细小的孔洞，使同一田垄上的图斑尽可能连续起来，且不同田垄之间的图斑分隔开，得到最终的田垄图像。
71.根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，通过对二值化图像进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，得到田垄图像。本发明提供的中心线提取方法适用于具有等高线的弯曲垄，能够提高中心线提取的准确性和处理效率。
72.基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述对所述图像纹理特征图进行图像细化处理，包括：
73.基于拓扑的方式对所述田垄图像进行细化处理，得到田垄中心线的骨架图像。
74.在本实施例中，需要基于拓扑的方法对田垄图像进行细化处理，使图像中的田垄变成单像素的、较为连续的线状图斑，然后使用形态学腐蚀操作的方式不断地去除物体的边界，直到仅剩其田垄图像中心线的骨架，该处理方式属于一个迭代的过程，直到处理的剩余图像中心线的骨架后才停止操作。
75.根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，通过基于拓扑的方式对田垄图像进行细化处理，得到田垄中心线的骨架图像。本发明提供的中心线提取方法适用于具有等高线的弯曲垄，能够提高中心线提取的准确性和处理效率。
76.基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述基于拓扑的方式对田垄图像进行细化处理，得到田垄中心线的骨架图像，包括：
77.基于形态学腐蚀操作对田垄图像的边界进行去除处理，得到具有田垄中心线的骨架图像。
78.在本实施例中，拓扑的处理方式可以是基于形态学腐蚀的操作，基于该形态学腐蚀操作对田垄图像的边界进行去除处理，得到具有田垄中心线的骨架图像，其中，腐蚀操作是最基本的形态学操作之一，能够将图像的边界点消除，使图像沿着边界向内收缩，也可以将小于指定结构体元素的部分去除，腐蚀用来收缩或者细化二值图像中的前景，借此实现去除噪声、元素分割等功能。
79.根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，通过基于拓扑的方式对田垄图像进行细化处理，得到田垄中心线的骨架图像。本发明提供的中心线提取方法适用于具有等高线的弯曲垄，能够提高中心线提取的准确性和处理效率。
80.基于上述任一实施例，在一个实施例中，所述对所述图像纹理特征图进行后处理，得到田垄的中心线，包括：
81.对具有田垄中心线的骨架图像进行几何特征选择和平滑线处理，得到田垄的中心
线。
82.在本实施例中，需要对具有田垄中心线的骨架图像进行几何特征选择和平滑线的处理，得到田垄的中心线，其中，几何特征选择包括栅格转矢量的处理，根据长度属性，去除长度较短的分支短线，仅保留主干线段，其中，平滑线的处理方式采用smooth line平滑处理，使线段尽可能平滑，其中，指数核的多项式近似方法paek。
83.根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，通过对具有田垄中心线的骨架图像进行几何特征选择和平滑线处理，得到田垄的中心线，能够提高中心线提取的准确性和处理效率。
84.基于上述任一实施例，在一个实施例中，如图2所示，本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，首先通过gabor滤波提取不同方向的图像纹理特征图，增强田垄目标，其次，使用大津法进行图像二值化的处理，实现田垄图像的初步提取；第三，进行形态学处理，使用腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作，尽可能的消除田垄内部的空洞以及垄与垄之间的粘连；第四，使用基于拓扑的方法进行图像细化处理，提取出田垄的中心骨架线；第五，通过几何特征的选择和平滑线算法对图像进行后处理，最终得到田垄的中心线。
85.本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，主要借助形态学操作，并结合gabor滤波与平滑线算法，最终实现了对田垄中心线的提取，提高了中心线提取的准确性。
86.基于上述任一实施例，在一个实施例中，利用本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，对图3所示的试验位置的图像数据进行处理，该实验研究区位于黑龙江省绥化市新村乡，收集获取影像时间为2019年10月4日，谷歌地球高分辨率图像。然后对如图4所示的原始灰度图像进行gabor滤波处理，经过四个不同方向的gabor滤波后，将田垄类与背景类进行对比增强，突出田垄对象，得到如图5所示的滤波后结果图。
87.需要说明的是，本实施例中，还需要将滤波处理后的图像进行图像二值化处理，实现田垄图像的初步提取。如图6所示，图像中存在较多毛刺和内部空洞，需要进一步消除。
88.需要说明的是，本实施例中，还需要对二值化处理后的图像进行形态学处理，使用一次开运算消除图像中细小的对象，再进行一次闭运算填充田垄内部的细小的孔洞，使同一田垄上的图斑尽可能连续起来，且不同田垄之间的图斑分隔开，处理结果如图7所示。
89.需要说明的是，本实施例中，还需要基于拓扑的方法进行图像细化，使田垄变成单像素的、较为连续的线状图斑，然后将图像转化为矢量数据，得到的矢量数据如图8所示，初步提取的中心线还存在细小分支，需要进行后处理。后处理首先根据长度属性，去除长度较短的分支短线，仅保留主干线段，然后使用smooth line平滑处理，使线段尽可能平滑，得到的处理结果如图9所示，本实施例中得到的最终提取结果如图10所示。
90.图11为本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取装置的结构示意图，如图11所示，本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取装置，包括：
91.获取模块1101，用于获取原始灰度图像；
92.滤波模块1102，用于对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图；
93.处理模块1103，用于对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线。
94.根据本发明提供的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取装置，通过获取原始灰度图像；对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图，对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线。本发明提供的中心线提取装置适用于具有等高线的弯曲垄，能够提高中心线提取的准确性和处理效率。
95.由于本发明实施例所述装置与上述实施例所述方法的原理相同，对于更加详细的解释内容在此不再赘述。
96.图12为本发明实施例中提供的电子设备实体结构示意图，如图12所示，本发明提供一种电子设备，包括：处理器(processor)1201、存储器(memory)1202和总线1203；
97.其中，处理器1201、存储器1202通过总线1203完成相互间的通信；
98.处理器1201用于调用存储1202中的程序指令，以执行上述各方法实施例中所提供的方法，例如包括：获取原始灰度图像；对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图，对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线。
99.此外，上述的存储器1202中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
100.另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的方法，该方法包括：获取原始灰度图像；对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图，对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线。
101.又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的方法，该方法包括：获取原始灰度图像；对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图，对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线。
102.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
103.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该
计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
104.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：

1.一种基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，其特征在于，包括：获取原始灰度图像；对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图；对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线。2.根据权利要求1所述的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，其特征在于，所述对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图，包括：从四个不同的方向对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到四个不同的滤波结果；将所述四个不同的滤波结果相加，得到图像纹理特征图。3.根据权利要求2所述的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，其特征在于，所述对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理，包括：利用最大类间方差法对所述图像纹理特征图进行处理，确定出田垄类和背景类之间的最优阈值；根据所述最优阈值对所述图像纹理特征图进行分割，得到最优的二值化图像。4.根据权利要求3所述的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，其特征在于，所述对所述图像纹理特征图进行形态学处理，包括：对所述二值化图像进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，得到田垄图像。5.根据权利要求4所述的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，其特征在于，所述对所述图像纹理特征图进行图像细化处理，包括：基于拓扑的方式对所述田垄图像进行细化处理，得到田垄中心线的骨架图像。6.根据权利要求5所述的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，其特征在于，所述基于拓扑的方式对田垄图像进行细化处理，得到田垄中心线的骨架图像，包括：基于形态学腐蚀操作对田垄图像的边界进行去除处理，得到具有田垄中心线的骨架图像。7.根据权利要求6所述的基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，其特征在于，所述对所述图像纹理特征图进行后处理，得到田垄的中心线，包括：对具有田垄中心线的骨架图像进行几何特征选择和平滑线处理，得到田垄的中心线。8.一种基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取原始灰度图像；滤波模块，用于对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图；处理模块，用于对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，其中，所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1-7中任一项所述基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法的步骤。10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存
储计算机指令，所述计算机指令使计算机执行如权利要求1-7中任一项所述基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法的步骤。

技术总结

本发明提供一种基于高分辨率卫星影像的田垄中心线提取方法，所述方法包括：获取原始灰度图像；对所述原始灰度图像进行滤波处理，得到图像纹理特征图，对所述图像纹理特征图进行图像二值化处理、形态学处理、图像细化处理以及后处理，得到田垄的中心线。本发明提供的中心线提取方法适用于具有等高线的弯曲垄，能够提高中心线提取的准确性和处理效率。够提高中心线提取的准确性和处理效率。够提高中心线提取的准确性和处理效率。