[发明专利]一种航空遥感影像的建筑物轮廓线提取方法有效
| 申请号： | 201610527323.5 | 申请日： | 2016-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN106127791B | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 眭海刚;涂继辉;冯文卿;刘飞;孙开敏 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/181 | 分类号： | G06T7/181;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 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 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 航空 遥感 影像 建筑物 轮廓 提取 方法 | ||
【主权项】：
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，获得建筑物的部分区域，将这个部分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![]()
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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![]()
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和![]()
条件下，Hi的邻域集合为![]()
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如果P和Hi的相似度ρ(P,Hi)等于Hi与各邻域![]()
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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。
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