一种航空遥感影像的建筑物轮廓线提取方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106127791A(43)申请公布日2016.11.16(21)申请号201610527323.5(22)申请日2016.07.06(71)申请人武汉大学地址430072湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学(72)发明人眭海刚涂继辉冯文卿刘飞孙开敏(74)专利代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)42222代理人严彦(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图2页(54)发明名称一种航空遥感影像的建筑物轮廓线提取方法(57)摘要本发明提出一种航空遥感影像的建筑物轮廓线提取方法，利用颜色不变量算法检测出航空遥感影像中建筑物的阴影区域，并对阴影区域进行图像细化，将细化的结果作为建筑物的背景区域；以阴影区域的质心为起点向太阳高度角反方向搜索，获得建筑物部分的区域，将这个区域作为建筑物的目标区域；利用线性迭代聚类法对航空影像进行超像素分割；基于分别获得的背景区域和目标区域，利用最大相似度进行超像素划分块的合并，提取建筑物的轮廓线。本发明利用面向对象分割思想和影像中目标的上下文信息进行建筑物轮廓线的提取，不但显著提高了建筑物轮廓提取的精度，而且降低了方法的复杂度。CN106127791ACN106127791A权利要求书1/1页1.一种航空遥感影像的建筑物轮廓线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用颜色不变量算法检测出航空遥感影像中建筑物的阴影区域，并对阴影区域进行图像细化，将细化的结果作为建筑物的背景区域；步骤2，以阴影区域的质心为起点向太阳高度角反方向搜索，获得建筑物部分的区域，将这个区域作为建筑物的目标区域；步骤3，利用线性迭代聚类法对航空影像进行超像素分割；步骤4，基于步骤1和步骤2分别获得的背景区域和目标区域，利用最大相似度进行超像素划分块的合并，提取建筑物的轮廓线：设Mb和Mo为步骤1和步骤2标记过的超像素分割区域，Mb代表标记的背景区域，Mo代表标记的目标区域，Nm表示未标记的区域，某一划分区域B∈Mb，B的邻域区域集合为对于任何Ai且Ai邻域集合为如果B和Ai的相似度ρ(B,Ai)等于Ai与各邻域的相似度最大值，则B和Ai进行合并；继续找下一划分区域B∈Mb，进行同样操作，直到在Mb没有新的合并区域出现，停止合并；根据以上合并结果，设未标记的划分块P∈Nm，P的邻域集合为对于和条件下，Hi的邻域集合为如果P和Hi的相似度ρ(P,Hi)等于Hi与各邻域的相似度最大值，则P和Hi进行合并；找下一未标记的划分块P∈Nm，进行同样操作，直到在Nm中没有新的合并区域出现，停止合并；最终得到的区域边界为建筑物轮廓线。2.如权利要求1所述航空遥感影像的建筑物轮廓线提取方法，其特征在于：步骤3利用线性迭代聚类法对航空影像进行超像素分割，包括初始化聚类中心，根据区域内梯度值移动聚类中心，进行相似度度量；按最小相似度对图像的像素点进行聚类，不断迭代直到新种子点和原来的种子点之间的相似度误差收敛时迭代终止；把面积较小的区域与其距离最近的区域合并，增强区域的连通性。3.如权利要求2所述航空遥感影像的建筑物轮廓线提取方法，其特征在于：所述根据区域内梯度值移动聚类中心，是将种子点移动到以种子点为中心的3×3区域内梯度值最小的位置。2CN106127791A说明书1/5页一种航空遥感影像的建筑物轮廓线提取方法技术领域[0001]本发明涉及遥感影像应用技术领域，尤其是涉及一种航空遥感影像建筑物轮廓线提取方法。背景技术[0002]建筑物是城市中一种重要的地理空间要素，它在城市规划与管理、城市发展与变化以及灾害检测与评估等领域具有重要的意义。建筑物轮廓线提取是城市基础地理信息系统建立和更新的一个重要步骤。航空影像是飞机按预定航线飞行、摄像，实时提供遥感监测数据，具有机动性强、便捷、成本低等特点，其所获取的高分辨率的遥感数据具有抗干扰能力强，成像范围大等特点，使之成为建筑物轮廓线提取有效的数据来源之一。[0003]高分辨率遥感影像中包含了大量丰富的信息，建筑物轮廓提取往往受到各种其它地物的干扰，比如建筑物和非建筑物区分，建筑物周围树木的遮挡，道路边线的影响等等。因此，对航空影像进行建筑物轮廓提取，技术难度很大。建筑物轮廓线提取不仅需要二维信息的分割提取，而且建筑物在影像中的上下文信息检测也至关重要。目前利用高分辨率遥感影像进行建筑物轮廓线提取的典型方法包括以下几种：1)基于单一的高分辨率遥感影像建筑物轮廓线提取。虽然高分辨率的遥感影像具有清晰的建筑物轮廓信息，但是人造的建筑物和非建筑物难以区分开来，另外建筑物周围的树木遮挡也对建筑物的轮廓产生一定的干扰，因