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基于滑动窗口的影像中建筑物特征提取方法研究
摘要
建筑物特征提取一直是遥感影像处理领域的研究热点，涉及到建筑物分类、检测、识别等相关应用。本文提出了一种基于滑动窗口的影像中建筑物特征提取方法。该方法将原始影像进行分块处理，通过滑动窗口对影像块进行特征提取和分类操作，最终得到影像中建筑物的准确位置和信息。实验结果表明，该方法具有高精度、高效性和鲁棒性，可用于建筑物的识别和检测。
关键词：遥感影像；建筑物特征提取；滑动窗口；特征分类；检测
Abstract
Buildingfeatureextractionhasalwaysbeenaresearchhotspotinthefieldofremotesensingimageprocessing,involvingbuildingclassification,detection,recognitionandrelatedapplications.Thispaperproposesabuildingfeatureextractionmethodbasedonslidingwindowsinremotesensingimages.Themethodprocessestheoriginalimageintoblocks,extractsandclassifiesfeaturesoftheimageblockthroughslidingwindows,andfinallyobtainstheaccuratelocationandinformationofthebuildingintheimage.Theexperimentalresultsshowthatthemethodhashighaccuracy,efficiencyandrobustness,andcanbeusedforbuildingrecognitionanddetection.
KeyWords:Remotesensingimage;buildingfeatureextraction;slidingwindows;featureclassification;detection
一、引言
目前，随着遥感技术的不断发展，对于城市建筑物的识别和检测需求越来越高。建筑物特征提取作为遥感图像处理的重要组成部分，对于城市规划、环境监测、资源管理等领域具有重要的应用价值。然而，由于建筑物的形状、大小和复杂度等因素的影响，建筑物的准确提取一直是遥感图像处理中的难点和瓶颈。因此，提出一种高效、快速、准确且鲁棒的建筑物特征提取方法具有重要的研究价值和实际应用意义。
二、相关工作
在遥感影像处理领域，建筑物特征提取一直是研究热点。目前，常见的建筑物特征提取方法包括基于机器学习的方法、基于边缘检测的方法、基于深度学习的方法等。例如，Vapnik等人提出了一种基于最大间隔分类器（SVM）的建筑物分类方法[1]，将灰度图像转化为分类问题，通过优化分类器达到建筑物特征提取的目的。Elhadj等人采用基于边缘检测的方法提取建筑物轮廓线[2]，并在轮廓线上应用局部自适应阈值来提取建筑物区域。
然而，这些方法需要大量的计算资源和时间成本，在处理大规模遥感影像时不太实用。为此，一些基于滑动窗口的方法被提出。例如，Kuang等人提出一种基于滑动窗口的建筑物检测方法[3]，通过将遥感影像分成均匀的矩形窗口，首先利用颜色信息和形状信息进行特征提取，再利用支持向量机进行分类。Ling等人提出一种基于快速滑动窗口的建筑物检测方法[4]，通过在图像中滑动固定尺寸的窗口进行特征提取，使用FastR-CNN算法进行分类和检测。
受前人研究及实际应用需求启发，本文提出一种基于滑动窗口的影像中建筑物特征提取方法，以提高建筑物特征提取的准确性和效率。
三、方法
3.1数据预处理
对于遥感影像，为了提高建筑物特征提取的精度和鲁棒性，需要对原始影像进行预处理。首先，需要将原始遥感影像转换为灰度图像，并进行直方图均衡化处理，以增强图像对比度和灰度级分布。其次，需要对图像进行噪声滤波处理，以减少干扰和提高信噪比。最后，将预处理后的灰度图像进行分块处理，以便后续的滑动窗口特征提取操作。
3.2滑动窗口特征提取
本文提出的基于滑动窗口的影像中建筑物特征提取方法主要包括两个步骤：特征提取和分类。在特征提取步骤中，我们采用了HOG特征[5]和LBP特征[6]的组合方法，来提取遥感影像中的建筑物特征。HOG特征主要用于提取建筑物形态和纹理特征，LBP特征主要用于提取建筑物边缘和纹理特征。通过这两种特征的组合，可以增强特征提取的效果，提高建筑物的识别和检测能力。
在分类步骤中，我们采用了支持向量机（SVM）作为分类器，利用滑动窗口提取的特征对建筑物和非建筑物进行分类。其中，建筑物和非建筑物的训练集通过人