基于线段检测和图像分割融合的卫星高分图像建筑物轮廓提取方法.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CN106056598A(43)申请公布日2016.10.26(21)申请号201610363557.0(22)申请日2016.05.27(71)申请人哈尔滨工业大学地址150001黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号(72)发明人宿南张晔邱明劼(74)专利代理机构哈尔滨市松花江专利商标事务所23109代理人岳泉清(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)权利要求书2页说明书3页附图1页(54)发明名称基于线段检测和图像分割融合的卫星高分图像建筑物轮廓提取方法(57)摘要基于线段检测和图像分割融合的卫星高分图像建筑物轮廓提取方法，属于遥感图像处理领域，本发明为解决现有技术无法获得高准确度的保持建筑结构特征的建筑物轮廓问题。本发明提取方法的具体过程为：提取建筑物的高分卫星图像中的直线段，并校正至贴合建筑物边缘，获得边缘直线段和建筑物潜在角点；采用随机纹理遮挡图像分割算法，将原始高分图像聚类成3-5类，计算每一组聚类的均值和方差，根据均值和方差从分割的3-5类中选取建筑物区域；将边缘直线段和建筑物区域融合，获得具有建筑物结构特征的建筑物轮廓提取结果。本发明尤其适用于复杂的线性建筑的精确轮廓提取。CN106056598ACN106056598A权利要求书1/2页1.基于线段检测和图像分割融合的卫星高分图像建筑物轮廓提取方法，其特征在于，该提取方法的具体过程为：步骤1、提取建筑物的高分卫星图像中的直线段，并校正至贴合建筑物边缘，获得边缘直线段和建筑物潜在角点；步骤2、采用随机纹理遮挡图像分割算法，将原始高分图像聚类成3-5类，计算每一组聚类的均值和方差，根据均值和方差从分割的3-5类中选取建筑物区域；步骤3、将步骤1获取的边缘直线段和步骤2获取的建筑物区域融合，获得具有建筑物结构特征的建筑物轮廓提取结果。2.根据权利要求1所述的基于线段检测和图像分割融合的卫星高分图像建筑物轮廓提取方法，其特征在于，步骤1的具体过程为：步骤1-1、提取图像直线段：采用直线检测算法，对高分卫星图像进行直线段提取，提取的直线段作为边缘直线段的基本线段；步骤1-2、修正边缘直线段方向：将步骤1-1所有提取到的基本线段的斜率倾角[0,pi)分为八个区间，计算每个区间的直线段总长度，获得累积长度最长的区间，计算斜率倾角以线段长度为权重的加权平均值，将加权平均值作为边缘线段主方向，并将其垂直方向规定为次方向，将所有与主方向和次方向相差pi/8的线段都旋转至主方向和次方向；步骤1-3、融合边缘直线段：对于所有待融合线段，同时满足前提条件和一个判断条件时，两条直线段可以融合；融合后的直线段位于两直线中间；步骤1-4、修正边缘直线段长度：搜索相邻边缘线段的建筑物潜在角点，将所有修正的直线段连接到紧邻的建筑潜在角点上。3.根据权利要求2所述的基于线段检测和图像分割融合的卫星高分图像建筑物轮廓提取方法，其特征在于，步骤1-3所述的前提条件和判断条件分别为：前提条件为：计算待融合线段与边缘线段垂直方向的距离dv，且dv满足dv<T1；判断条件有三个，分别为：两边缘线段重叠长度do满足do≥0；两边缘线段覆盖长度le满足le＞0；两边缘线段分离距离dd满足dd<T2；其中：T1和T2均表示阈值，在1m分辨率卫星图像中分别取值2和5，其他分辨率卫星图像按照分辨率倍数调整。4.根据权利要求3所述的基于线段检测和图像分割融合的卫星高分图像建筑物轮廓提取方法，其特征在于，步骤1-4所述建筑物潜在角点，当满足下述三种条件中的一个即为潜在角点：当交点同时位于两条直线段上时，交点为潜在角点；当交点不在直线段上，但两直线段与交点距离d1满足d1<T3时，交点为潜在角点；当交点在其中一条直线段上，但与另一直线段距离d2满足d2<T3/2时，交点为潜在角点；其中：T3表示阈值，在1m分辨率卫星图像中取值10，其他分辨率卫星图像按照分辨率倍数调整。5.根据权利要求2或4所述的基于线段检测和图像分割融合的卫星高分图像建筑物轮廓提取方法，其特征在于，步骤3的具体过程为：2CN106056598A权利要求书2/2页步骤3-1、利用修正后的边缘直线段和建筑物潜在角点将整幅图像进行平行四边形区域划分，以列优先的搜索方式查找建筑物潜在角点，以第一个查找的点作为平行四边形的起点进行平行四边形搜索，搜索结果包括四种：搜索到1个点：平行四边形对角的两个顶点；搜索到2个点：相邻的三个平行四边形顶点；搜索到1个点和1条边缘线段：两个相邻平行四边形顶点和一条对边；搜索到2条边缘线段：平行四边形的一个顶点和两条对边；将获得搜索结果分别沿主方向和次方向进行平行四边形闭合，获得平行四边形网格划分结果；步骤3-2、利用建筑物区域对划分的平行四边