[发明专利]一种基于高分辨率遥感图像的矩形建筑物提取方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于高分辨率遥感图像的矩形建筑物提取方法及系统。首先提取遥感图像中的直线段特征，然后利用直线段提取结果提取直角结构，并组织直角结构组成矩形结构元素；对于未能组合出完整矩形结构的孤立直角结构以及U型结构，采用矩形弹性轮廓利用图像梯度信息补充未提取的边界，得到建筑物的矩形结构提取结果。进一步还包括预处理和后处理步骤。本发明解决了传统方法中直线段提取结果不好、鲁棒性不足和搜索策略欠佳的问题，操作简单、运算速度快，能够高效准确地提取遥感图像中不同颜色、不同材质、不同尺寸的矩形建筑物。

技术领域

本发明属于遥感图像目标识别技术领域，具体涉及一种基于高分辨率遥感图像的矩形建筑物提取方法及系统。

背景技术

高分辨率遥感图像是基础地理数据库的重要信息源，建筑物作为其中一类重要的人工地物目标，实现其自动提取具有重要意义。由于建筑物屋顶材质多种多样，在遥感图像中表现出的光谱特征千差万别，采用基于光谱的遥感图像分类提取方法难以获得理想的效果。而绝大多数建筑物具有形状规则、边缘为直线、存在直角拐点等特有的几何特征，因此，几何特征是建筑物提取的主要依据。目前，国内外学者已经提出了多种应用几何特征进行建筑物提取的方法：

陶文兵等（2003）采用几何结构元分析的方法，在提取遥感图像中的直线段后，搜索能构成矩形的基本结构元素，并对结构元素进行合并与重建，自动从航空城区图像中提取矩形建筑物[陶文兵,田岩,张钧,等.航空图像矩形建筑物自动提取方法研究[J].宇航学报,2003,24(4):341-347.]。Cui等（2012）提出了一种综合建筑物的几何特征和灰度特征进行建筑物提取的算法。该方法根据建筑物的空间分布特点和Hough变换特性，在Hough变换域筛选边缘线段，提取出潜在的目标边缘线段，再根据屋顶的灰度特征，最终准确地提取出建筑物[Cui S,Yan Q,Reinartz P.Complex building description and extractionbased on Hough transformation and cycle detection[J].Remote Sensing Letters,2012,3(2):151-159.]。M.Izadi and P.Saeedi（2012）通过Burns算法检测图像中直线特征，根据几何结构特征对直线段进行多边形编组连接提取建筑屋顶，并利用阴影辅助重建三维建筑模型[M.Izadi and P.Saeedi,Three-Dimensional Polygonal Building ModelEstimation From Single Satellite Images[J],Geoscience and Remote Sensing,IEEETransactions on,2012,50:2254-2272.]。

经过分析发现，现有的算法都是在直线段提取的基础上，通过知觉编组的策略组合出候选区域，再利用先验知识判别所提取区域是否为建筑物。但这些方法都存在一定的局限性，主要表现在：①直线段提取效果欠佳，传统的直线段提取算法不仅计算复杂度高，而且在复杂地表环境下，应用效果较差；②算法鲁棒性不足，传统方法是直接对直线段进行编组，容易受到噪声干扰，在场景复杂的遥感图像中，编组结果不理想；③矩形搜索策略不完善，传统方法往往直接抛弃最终未能组成完整矩形的L型、U型结构，这将导致遗漏部分建筑物目标。

发明内容

本发明提供一种基于高分辨率遥感图像的矩形建筑物提取方法及系统，目的是克服现有方法存在的不足，实现高效准确地提取矩形建筑物。

为了解决上述技术问题，本发明提出的技术方案如下：

一种基于高分辨率遥感图像的矩形建筑物提取方法，其步骤包括：

1）提取高分辨率遥感图像中的直线段特征，然后根据直线段间的空间关系，将空间中相邻的、角度近似的直线段拟合成新的直线段；

2）利用直线段提取结果提取直角结构，然后组织直角结构组成矩形结构元素；