[发明专利]基于区域定位和局部特征匹配的楼顶加盖违建识别方法

权利要求书

1.一种基于区域定位和局部特征匹配的楼顶加盖违建识别方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1：利用已有的建筑物基底矢量数据，对建筑物进行编码，并在前后两期影像上分别定位同一建筑物的楼顶区域；

步骤1中建筑物的楼顶区域定位步骤如下：

步骤1.1：利用高斯拉普拉斯算子对高分辨率影像进行边缘检测，提取初始边缘；

步骤1.2：对提取的影像的初始边缘进行概率霍夫变换直线检测，得到拟合的线段集；

步骤1.3：基于提取的影像的初始边缘与拟合的线段集，使用Harris角点检测算法检测角点，作为建筑物屋顶矢量顶点的候选点集；

步骤1.4：为每一块建筑物基底矢量图斑编码，并在其搜索窗口内通过方向约束和角点约束进行匹配测度计算，从而检测对应的建筑物屋顶区域位置；

步骤1.4中所述匹配测度计算是将方向约束与角点约束分别归一化处理后加权计算的和，计算公式如下：

G_(x，y)＝w₁I_cos+w₂I_c，

其中，G_(x,y)为轮廓中心点落在(x，y)上时的匹配度的测算值，w₁、w₂为经验权值，I_cos为缓冲区内所有n条边缘直线和轮廓矢量直线的余弦相似度绝对值的平均值，I_c为角点的梯度值与角点梯度模板匹配度的平均值；

步骤2：对步骤1定位的两期影像同一建筑物楼顶区域进行局部特征提取,所述局部特征包括光谱特征、纹理特征以及方向梯度直方图，所述光谱特征为对象内所有像素各通道灰度平均的归一化值和HSV颜色特征的结合；所述纹理特征为使用旋转不变模式的局部二值模式(LBP)纹理描述算子处理后的LBP特征；所述方向梯度直方图用梯度或边缘的方向密度分布来描述局部目标的表象和形状，通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征；

步骤3：基于步骤2提取的特征信息，分别构建前后期正射影像建筑物顶部区域特征向量，并计算两个特征向量之间的相似性测度；

步骤3中所述相似性测度的计算公式为：

其中，为后期影像特征向量与前期影像特征向量之间的相似性测度值，为光谱特征LBP特征方向梯度特征组合成的特征空间向量；

步骤4：将步骤3计算得出的相似性测度与变化阈值进行比较，提取出变化的建筑物楼顶区域，识别出楼顶加盖型违法建筑影像。

2.根据权利要求1所述的基于区域定位和局部特征匹配的楼顶加盖违建识别方法，其特征在于：步骤1.4中所述方向约束是建筑物轮廓矢量缓冲区内的边缘直线与轮廓矢量直线的余弦相似度绝对值，所述角点约束包括建筑物轮廓矢量顶点S与轮廓矢量缓冲区内的角点D的欧式距离最小，以及顶点S的k×k领域内即轮廓缓冲区的每个角上的k×k矩形内的梯度与轮廓角点梯度模板的匹配度。

3.根据权利要求1所述的基于区域定位和局部特征匹配的楼顶加盖违建识别方法，其特征在于：步骤2中对同一建筑物在两期影像上的屋顶区域提取局部特征的具体过程为：

步骤2.1：对确定了屋顶区域的前后期原始影像进行图像预处理；

步骤2.2：采用SLIC算法对经过预处理的图像进行超像素分割；

步骤2.3：对超像素分割后的图像进行特征提取。

4.根据权利要求1所述的基于区域定位和局部特征匹配的楼顶加盖违建识别方法，其特征在于：所述方向梯度直方图的获得步骤如下：

步骤A1：将图像分成若干小的连通区域；

步骤A2：采集各连通区域中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图；

步骤A3：将获得的方向直方图构成方向梯度直方图。

5.根据权利要求1所述的基于区域定位和局部特征匹配的楼顶加盖违建识别方法，其特征在于：步骤4中利用相似性测度作为变化阈值提取出变化的建筑物楼顶区域的具体步骤为：

利用步骤3中相似性测度值，利用不同相似性测度值作为变化阈值的情况下各楼顶区域超像素的变化情况；

通过调整的变化阈值，得到变化的建筑物屋顶区域，从而识别出楼顶加盖型违法建筑。