[發明專利]一種高分辨率光學影像中直角建筑物的標繪方法

有效

• 申請號: 201611009128.X
• 申請日: 2016-11-16
• 公開（公告）號: CN106650749B
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發明（設計）人: 李百壽;張強;李靈芝
• 申請（專利權）人: 桂林理工大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/34;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種高分辨率光學影像中直角建筑物的標繪方法。包括以直角建筑作為標繪研究對象，以最小MBR定義建筑物主方向，以標繪的面積和周長作為評價標準，結合最小外包矩形約束來擬合直角建筑物各直線邊界，通過方向決策器判別各直線交點的拐角規則并把各交點按規則連接成封閉的多邊形，實現直角建筑物標繪。本發明充分考慮了建筑的直角特征，以及在確定建筑物的直角點時沒有被限制在現有的輪廓點上，而是能衍生出新的數據點來表示角點，提高了提取精度，同時解決了現有方法中光學影像直角建筑物的標繪精度不高、魯棒性不足和擬合優化策略欠佳的問題。

技術領域

本發明涉及高分遙感影像識別領域，特別涉及一種基于粗輪廓與最小MBR約束的高分辨率光學影像直角建筑物標繪方法。

背景技術

近年來，衛星遙感影像的空間分辨率已經達到了亞米級，因此高分影像中包含了豐富的地物細節信息，這為建筑物自動識別與標繪方法的研究提供了更為豐富的數據源。高分遙感影像中建筑物的提取與形狀標繪是未來智慧城市構建的關鍵因素。

本發明通過一種基于粗輪廓與最小MBR約束的高分辨率光學影像直角建筑物標繪方法，是在建筑物粗輪廓分類的基礎上采用一種更精確的幾何擬合匹配最佳方法對光學遙感影像直角建筑物的重要幾何信息進行半自動提取與幾何形狀標繪，該方法的過程包括：

首先利用CART分類樹與面向對象結合提取出高分影像中建筑物區域，然后用數學形態學做后處理，接著采用Cany算子提取出建筑物的粗輪廓信息。依據粗提取的結果，進一步研究基于建筑物的輪廓標繪出直角建筑物的幾何形狀。以直角建筑作為標繪為處理對象，循環處理最小MBR定義建筑物主方向幾何信息，以標繪的面積和周長作為評價標準，結合最小外包矩形約束來擬合直角建筑物各直線邊界，通過方向決策器判別各直線交點的拐角規則并把各交點按規則連接成封閉的多邊形，實現直角建筑物標繪。

本發明充分考慮建筑的直角特征，以及在確定建筑物的直角點時沒有被限制在現有的輪廓點上而是可以衍生出新的數據點來表示角點，提高了提取精度。本發明解決了現有方法中光學影像直角建筑物的標繪精度不高、魯棒性不足和擬合策略欠佳的問題，可以提高高空間分辨率影像中建筑物等人工目標的信息提取率。標繪結果面積精度和周長精度較高，提取速度更快，算法復雜程度更低，更益于實現與推廣。

發明內容

發明的目的是提供一種高分辨率光學影像中直角建筑物的標繪方法，能夠使高分辨率光學影像中建筑物的輪廓識別并準確提取出來，使直角建筑物的提取和形狀標繪系統化。

具體步驟為：

(1)對高分辨率遙感影像選擇一個合適的分割尺度進行多尺度影像分割；將影像分割為同質區域，保證影像分割達到高優化程度。分割時依據不同尺度的對象區域采取不同的分割尺度，當影像中目標尺度比較大時則選擇較大的尺度參數；當提取目標對象較小時則選擇較小的分割參數。

(2)將遙感影像多尺度分割之后利用專家系統獲取樣本的分類參數以確定判別規則來分類；確定建筑物的候選區域。

(3)分析樣本數據的特征值并確定分類閾值；建立CART分類樹的精度表；依據SPSS中建立起的CART規則信息，在eCognition中重新建立軟件能夠讀取的分類規則進行建筑物的提取。

(4)根據形態學的膨脹、腐蝕、開運算、閉運算數學原理預處理粗提取的建筑物信息，并將經過形態學處理的圖像邊界描述表達出來。

(5)采用Canny算子通過濾波，增加，檢測這三個過程進行輪廓的提取，屬于是先平滑后求導數的方法。