[發(fā)明專利]融合影像特征與密集匹配點(diǎn)云特征的建筑物輪廓提取方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010096437.5
• 申請(qǐng)日: 2020-02-17
• 公開（公告）號(hào): CN111652241B
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 艾海濱;王慶棟;張力;孫鈺珊;杜全葉;許彪
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院
• 主分類號(hào): G06V10/44
• 分類號(hào): G06V10/44;G06V10/30;G06V10/75;G06V10/764;G06V10/80
• 代理公司: 北京星通盈泰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11952
• 代理人: 葛戰(zhàn)波

本發(fā)明提供了一種融合影像特征與密集匹配點(diǎn)云特征的建筑物輪廓提取方法，所述建筑物輪廓提取方法包括：步驟1，從航空影像中生成三維密集圖像匹配(DIM)點(diǎn)云和正射影像；步驟2，融合所述DIM點(diǎn)云和所述航空影像進(jìn)行單體建筑物掩膜的檢測(cè)；步驟3，基于線匹配的粗糙建筑物輪廓線檢測(cè)；步驟4，通過融合匹配線和粗糙建筑物掩膜的輪廓線對(duì)建筑物邊界規(guī)則化。本發(fā)明能夠提高地物分類的精度；能夠提高檢測(cè)精度；能夠生成規(guī)則化的建筑物輪廓線。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種融合影像特征與密集匹配點(diǎn)云特征的建筑物輪廓提取方法。

背景技術(shù)

建筑物是城區(qū)的重要地物，如何從場(chǎng)景中提取建筑物一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的重點(diǎn)與熱點(diǎn)。傾斜航空影像具有“立面可見，無遮擋”的優(yōu)勢(shì)，不僅可以提供建筑物屋頂信息，還可以提供建筑物立面信息。因此，研究如何利用傾斜航空影像提取建筑物具有重要的研究?jī)r(jià)值及社會(huì)效益。

目前，融合DIM(Dense?Image?Matching，密集圖像匹配)點(diǎn)云特征與影像特征的文獻(xiàn)主要集中在單體植被相關(guān)的檢測(cè)領(lǐng)域，而涉及融合影像和DIM點(diǎn)云特征檢測(cè)建筑物的文獻(xiàn)較少。第一種方法可以在傾斜航空影像上檢測(cè)建筑物立面，并利用被檢測(cè)到的立面生成一個(gè)建筑物模型，然后使用DIM點(diǎn)云驗(yàn)證該建筑物，從而達(dá)到建筑物建模的目的；第二種方法可以利用影像中的線段信息和?DIM點(diǎn)云進(jìn)行建筑物驗(yàn)證；在這兩種方法中，都將立面作為最重要的特征，導(dǎo)致此類算法仍存在檢測(cè)小建筑物能力不足的問題。第三種方法可以利用DIM點(diǎn)云生成高度圖、高度標(biāo)準(zhǔn)差圖和高度梯度圖，同時(shí)在不同尺度下對(duì)原始影像進(jìn)行分割，提取分割影像斑塊的信息，然后根據(jù)已定義的規(guī)則依次檢測(cè)草地，樹木，立面，屋頂和道路；與前兩種方法不同的是，該方法充分借助了影像所提供的特征去檢測(cè)各類地物，一定程度彌補(bǔ)了前兩種方法的不足；但是，該方法仍存在一些缺陷：一方面，該方法是一種基于層次語義的建筑物檢測(cè)方法，特征閾值的好壞嚴(yán)重影響地物分類的精度，而閾值的選定又較為困難；另一方面，該方法僅使用9個(gè)特征來檢測(cè)5類地物，導(dǎo)致了檢測(cè)精度并不是很高，屋頂?shù)闹茍D精度也僅有81％的問題。

針對(duì)上述問題，本發(fā)明提供了一種融合影像特征與密集匹配點(diǎn)云特征的建筑物輪廓提取方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中特征閾值的好壞嚴(yán)重影響地物分類的精度，以及檢測(cè)精度不高的問題。

發(fā)明內(nèi)容

(一)發(fā)明目的

為克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的至少一種缺陷，本發(fā)明提供了一種融合影像特征與密集匹配點(diǎn)云特征的建筑物輪廓提取方法，能夠提高地物分類的精度；能夠提高檢測(cè)精度；能夠生成規(guī)則化的建筑物輪廓線。

(二)技術(shù)方案

作為本發(fā)明的第一方面，本發(fā)明公開了一種融合影像特征與密集匹配點(diǎn)云特征的建筑物輪廓提取方法，包括以下步驟：

步驟1，從航空影像中生成DIM點(diǎn)云和正射影像；

步驟2，融合所述DIM點(diǎn)云和所述航空影像進(jìn)行單體建筑物掩膜的檢測(cè)；

步驟3，基于線匹配的粗糙建筑物輪廓線檢測(cè)；

步驟4，通過融合匹配線和粗糙建筑物掩膜的輪廓線對(duì)建筑物邊界規(guī)則化。

一種可能的實(shí)施方式中，在所述步驟1中，利用DSM生成所述正射影像。

一種可能的實(shí)施方式中，在所述步驟1中，采用改進(jìn)的PTD算法對(duì)所述DIM?點(diǎn)云進(jìn)行濾波，并利用航空影像特征檢測(cè)建筑物或植被，從而基于共線方程將植被點(diǎn)移除。

一種可能的實(shí)施方式中，在所述步驟2中，移除DIM點(diǎn)中的雜點(diǎn)，并將DIM?點(diǎn)投影到XOY平面上生成二值影像，進(jìn)行連通區(qū)域檢測(cè)，從而獲得單體建筑物掩膜。

一種可能的實(shí)施方式中，所述步驟3包括以下步驟：

步驟3.1，基于所述DIM點(diǎn)云、所述正射影像和所述建筑物掩膜的所述粗糙建筑物輪廓線提取；