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1、第28卷计算机应用Vo.l282008年6月ComputerApplicationsJune2008文章编号:1001-9081(2008)S1-0190-03基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取庞池海,李光耀,赵洁,朱恒晔(同济大学CAD研究中心,上海201804)(tcpch@sohu.com)摘要:提出一种方法,可以从卫星图像中自动检测建筑物。介绍了直线提取和直线合并的算法,分别讨论算法的实现结果和对结果的评价。建筑物检测的结果为矢量的二维候选数据,缩短了原始图像数据和最后对图像理解之间的差距。关键词:建筑物
2、检测;直线检测;Canny算子;霍夫变换;边缘检测中图分类号:TP391.41文献标志码:ABuildingfigureextractioninsatelliteimagesbasedonlinedetectionalgorithmPANGCh-iha,iLIGuang-yao,ZHAOJie,ZHUHeng-ye(CADResearchCenter,TongjiUniversity,Shanghai201804,China)Abstract:Inordertogeneratethe3D-modelofconstructio
3、n,usingthemethodbasedonimageprocessing,automatedtechniqueswereproposedtoreplacethecurrentmanualwork.Anapproachforautomaticbuildingdetectionwasputforwardfromsatelliteimagery.Firstly,thealgorithmsoflineextractionandlinemergingwerepresented.Then,theimplementationoftheme
4、thodandresultquantitativequalityassessmentwerediscussedrespectively.Theresultofbuildingdetectionprovidesthevectorialandtwo-dimensioncandidatedata,whichshortenthedifferencebetweenoriginalimagedataandfinalunderstanding.Keywords:buildingdetection;linedetection;Cannyoper
5、ator;Houghtransform;edgedetection0引言1主要准则从城市航空影像中提取关键地物的研究主要集中于建筑通常将图像理解系统划分成几个阶段从而简化整个问题物和道路两个方面。已有的匹配的方法,对于现代城市中具的难度。主要流程包括图像预处理,图像分割,特征提取,特有重要意义且形状复杂的高层建筑物和主干道,还不能形成征描述和识别。至今,对于各类应用还没有一个统一的方法。有效的提取。对于不同的项目的方法大相径庭。本文着眼于卫星图片中的然而人类却能几乎在瞬间辨识出这些物体的存在和位建筑物检测。首先定义一些策略或
6、思想准则作为解决这个问[1]置。航空影像的复杂性使目标检测变得十分困难。以往题的指导。对建筑的检测方法可以分为以下3类:1)使用立体影像匹配层次化图像数据在计算机中以孤立点的信息形式存的方法,这种方法可以提供建筑物准确的空间信息,使建筑物在。图像处理的目的是要对这些点尽可能地按照图像的原意通过空间信息被检测出来[2]。不过这种方法需要额外的信进行分类,最后抽象出同类点集的含义。所有工作,包括前处息,如DEM信息。2)使用直线分析。首先从图片中检测出理、图像分割、特征提取等,都是为了实现这一目标。在本文[3]直线,将它们归类并且
7、建模出矩形,推算出候选的建筑物。的研究中,首先将点归类成线,然后将线组合成几何形状。称直线可以通过使用感知的视觉数据组织的方法分类,许多报之为点线面的变换。[4]整合方法一些信息,比如颜色和方向,对图像中的元素告已经使用这种方法进行了建筑物检测实验。不过该方法对于大规模的检测效果不是很好。3)辅助信息的方法。来说是非常重要的,但不少方法忽略了这些信息的利用。在如阴影或直线的透视效果,也可作为建筑物检测的重要手段。本文的研究中,将取得的颜色信息作为线和面对象的附属信作为一种低层次视觉技术,线段提取是一项很基本的任息,或者称之为权
8、重。这些信息可以帮助改善的检测过程。务。它的处理对象是边缘图像,输出是线段。其输出经常作局部化假设假设物体,包括颜色、线的位置、面的位置为更高层处理(形状描述、目标识别、立体匹配等)的输入。以及图像中的所有元素,只和其一定范围内的邻域元素存在由于线段提取的重要
