Original paper

Automatic Road-Tracking in Airborne Image Sequences

Koller, Mathias; Butenuth, Matthias; Gerke, Markus

Abstract

This paper describes an automatic road-tracking approach for rural areas using airborne image sequences. Due to the relatively small image size, small-frame camera systems are ideal platforms for the development of automatic image analysis approaches which make use of redundant image information available through the obligatory image overlap. In the proposed approach an initial road network extracted in a rst image or manually digitized by an operator is automatically continued in overlapping adjacent images. First, a supervised classi cation is performed: The existing road net work is used as the training region in the overlapping area in order to optimally account for radiometric and illumination properties of the individual images. Second, the segments obtained in the rst step are combined with extracted edges in order to derive an optimal road-tracking. The combination of areal and linear features also enables to extract road crossings. Third, a post-processing step closes gaps between extracted sections to build a complete road network. Results demonstrate that a reliable and accurate tracking of main roads including junctions and eld-paths is possible with the proposed approach given a clear color separation of path and background. An open issue concerns the closing of large gaps which needs further attention in future research.

Kurzfassung

Automatische Verfolgung von Straß en in Luftbildsequenzen. In diesem Beitrag wird ein Ansatz zur automatischen Straßenverfolgung in Luftbildsequenzen fü r lä ndliche Gebiete beschrieben. Trotz ihrer relativ kleinen Bildgrö ße sind Small-Frame Kamera-Systeme ideale Plattformen für die Entwicklung von Ansä tzen zur automatischen Bildanalyse, da durch die Bildü berlappung redundante Bildinformation genutzt werden kann. Der vorgestellte Ansatz setzt ein Staßennetzwerk, entweder in einem ersten Bild extrahiert oder manuell von einem Operator digitalisiert, automatisch inü berlappenden benachbarten Bildern fort. Zuerst wird eine überwachte Klassi zierung durch gefü hrt: Das bestehende Straßennetzwerk wird als Trainingsregion imü berlappenden Bereich benutzt, um die Eigenschaften der individuellen Bilder bezü glich Radiometrie und Beleuchtung optimal zu berü cksichtigen. Zweitens werden die erhaltenen Segmente mit extrahierten Kanten kombiniert, um eine optimale Straßenverfolgung herzuleiten. Drittens schließt ein Nachbearbeitungsschritt Lücken zwischen extrahierten Sektionen, um ein komplettes Straßennetzwerk zu erzeugen. Ergebnisse zeigen, dass mit diesem Ansatz eine zuverlä ssige und genaue Verfolgung von Hauptstraßen inklusive Kreuzungen und Feldwegen mö glich ist, wobei vorausgesetzt wird, dass sich diese Wege farblich klar vom Hintergrund abheben. Ein noch nicht zufriedenstellend gelö stes Problem ist das automatische Schließen großer Lücken im extrahierten Staßennetzwerk.

Keywords

road trackingimage sequencesimage overlapredundancy