[發(fā)明專利]多邊形語義匹配檢測(cè)高分辨率正射影像陰影方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110478201.2
• 申請(qǐng)日: 2021-04-29
• 公開（公告）號(hào): CN113222918B
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周國清;張?chǎng)┸?/a>
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 桂林理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06V10/44;G06V10/74;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開一種多邊形語義匹配檢測(cè)高分辨率正射影像陰影方法。首先根據(jù)數(shù)字建筑模型DBM和影像拍攝瞬間的太陽高度角、方位角生成人工陰影多邊形；接著描述多邊形的特征和鄰近多邊形的語義特征，并將其作為衡量匹配相似性的指標(biāo)；然后對(duì)兩幅影像進(jìn)行第一級(jí)陰影匹配，根據(jù)鄰近平均距離搜索得到每個(gè)人工陰影多邊形對(duì)應(yīng)的待匹配集合，通過計(jì)算每個(gè)待匹配對(duì)的相似值，篩選出候選匹配對(duì)及其對(duì)應(yīng)的初始概率值；最后采用第二級(jí)陰影匹配對(duì)候選匹配集進(jìn)行鄰域迭代匹配，以鄰近匹配對(duì)的支持系數(shù)計(jì)算出的最大概率值作為語義迭代匹配的標(biāo)準(zhǔn)確定最終的匹配對(duì)，檢測(cè)出影像中建筑物陰影。本發(fā)明能有效解決陰影檢測(cè)精度不高以及相似地物難以區(qū)分的陰影檢測(cè)問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種高分辨率正射影像建筑物陰影檢測(cè)方法。

技術(shù)背景

高分辨率航空影像中陰影的存在嚴(yán)重影響了影像的質(zhì)量，主要包括：①改變了影像中地物的光譜特性，使其在影像分析過程中產(chǎn)生差別；②使影像中陰影覆蓋區(qū)域的地物信息發(fā)生改變，影響后期影像處理的效率；③在正射糾正的過程中，影像中存在的陰影也會(huì)隨著建筑物的糾正發(fā)生不同程度的位移變化，但此時(shí)陰影區(qū)發(fā)生的位移變化并沒有將影像中的陰影區(qū)糾正到正確的位置。因此，對(duì)高分辨率正射影像中的陰影進(jìn)行檢測(cè)成為正射影像提高質(zhì)量及精度的必要環(huán)節(jié)。

基于模型的陰影檢測(cè)方法能夠準(zhǔn)確提取建筑物與陰影之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，并且使用起來相對(duì)簡(jiǎn)單。基于模型的陰影檢測(cè)方法在高分辨率航空影像的陰影檢測(cè)中得到了較為廣泛的應(yīng)用，但該類方法仍存在以下不足：

(1)基于模型的陰影檢測(cè)方法依賴先驗(yàn)知識(shí)如數(shù)字表面模型DSM、傳感器等參數(shù)、光照條件等信息，先驗(yàn)信息的缺乏限制了該類方法的廣泛應(yīng)用。

(2)基于模型的陰影檢測(cè)算法不能兼顧實(shí)用性、準(zhǔn)確性和復(fù)雜性。

(3)大部分研究方法是從遙感影像中提取陰影，但對(duì)高分辨率正射影像中陰影檢測(cè)的研究卻很少。目前大多數(shù)方法只適用于簡(jiǎn)單建筑物的陰影檢測(cè)，還沒有有效的方法來準(zhǔn)確檢測(cè)出影像中復(fù)雜建筑物的陰影區(qū)域。

針對(duì)以上問題，本發(fā)明利用數(shù)字建筑模型(Digital Building Model,DBM)與原始航空影像確定航片拍攝瞬間的太陽高度角、太陽方位角創(chuàng)建人工陰影多邊形，進(jìn)而通過對(duì)高分辨率正射影像和人工陰影影像進(jìn)行多邊形語義匹配，實(shí)現(xiàn)對(duì)高分辨率正射影像中的陰影進(jìn)行檢測(cè)。

發(fā)明內(nèi)容

本研究提出了一種多邊形語義匹配檢測(cè)高分辨率正射影像陰影的方法，解決了目前高分辨率正射影像陰影檢測(cè)中誤檢、漏檢以及復(fù)雜建筑物陰影檢測(cè)精度不高等問題。

為了實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為：

多邊形語義匹配檢測(cè)高分辨率正射影像陰影，具體步驟為：

1、根據(jù)數(shù)字建筑模型DBM和高分辨率航空影像拍攝瞬間的太陽高度角、方位角生成人工陰影多邊形。