[发明专利]一种用于混合场景的大幅面遥感影像建筑物提取方法

说明书

本发明涉及一种用于混合场景的大幅面遥感影像建筑物提取方法。包括如下步骤：步骤1，对遥感影像进行预处理；步骤2，进行基于熵率的超像素分割；步骤3，提取阴影、同质性和强边缘三种特征；步骤4，生成阴影图层、同质性图层和强边缘图层；步骤5，分别在不同图层上提取建筑物；步骤6，建筑物叠加。本发明的有益效果是：提取更多的特征和更深层次的语义信息，能够适应于较大地理区域内的建筑物提取，用于实现城市基础地理数据库更新等相关业务。

技术领域

本发明涉及一种遥感图像处理领域，具体说是一种用于混合场景的大幅面遥感影像建筑物提取方法。

背景技术

建筑物是城市主要地理要素之一，是各种城市专题图的重要内容，研究建筑物的提取对综合考察城市地理信息环境具有重要意义。随着高分辨率遥感影像获取技术的快速发展，遥感影像的处理、分析和应用有了更好的数据源，其数字产品则有了更广泛、更深入的应用。计算机图像处理技术、模式识别、人工智能等方面的都取得不同程度的进展，为高效地提取海量影像中的有效信息提供了可能。但建筑物信息的提取要比其他信息如道路、水体的获取难得多，主要原因如下：

(1)数据源主要是二维的遥感影像，大多数情况下缺少直接的三维数据；

(2)不同的遥感影像常因为光谱范围、分辨率、传感器的几何图像以及成像条件等因素的不同而有较大的差异；

(3)不同种类的建筑物其所表现出来的外观和纹理细节等千变万化，表现在遥感图像上差异很大，统一的建筑物模型库难以建立，这使得信息的自动提取变得相当困难；

(4)建筑物所处场景的复杂性，如对比度较低时、房屋相互遮挡、建筑物自身的阴影以及处在其它地物的阴影等，所以想自动地从背景中提取出边界清晰的建筑物较为困难。

包含混合场景的大幅面遥感影像建筑物提取，是实际工程应用必须要解决的问题，其中，“混合场景”指的是在大幅面的待处理遥感影像中通常包含多种不同特征的建筑物，且分布无规律，难以用规则分区的方法对特征一致的建筑物进行划分，导致无法选取对应的建筑物提取方法，或用单一的建筑物提取方法进行提取容易产生严重的漏检和误检。

发明内容

本发明提供了一种用于混合场景的大幅面遥感影像建筑物提取方法，以大幅面遥感影像作为数据源，融合阴影、同质性和强边缘等特征，以图层叠加的形式使三个特征相互补充，能够提高混合场景中建筑物提取的精度。

为实现本发明的目标所采用的技术方案是：方法包括以下步骤：

步骤1：对待处理遥感影像进行预处理，得到处理后的遥感影像image_post；

步骤2：对遥感影像image_post进行基于熵率的超像素分割，分别设置超像素分割的分割数量N₁和N₂，对应得到欠分割图层US和过分割图层OS；

步骤3：在遥感影像image_post中分别提取阴影、同质性和强边缘三种特征，分别对应生成二值化结果BW_SH、BW_HG和BW_SE；

步骤4：利用步骤2中生成的欠分割图层US和过分割图层OS以及步骤3中生成的二值化结果BW_SH、BW_HG和BW_SE，将与BW_SH有重叠的欠分割图层US对应的遥感影像image_post部分保留为阴影图层Map_SH，将与BW_HG有重叠的过分割图层OS对应的遥感影像image_post部分保留为同质性图层Map_HG，将与BW_SE有重叠的欠分割图层US对应的遥感影像image_post部分保留为强边缘图层Map_SE；

步骤5：在阴影图层上采用基于阴影和图割的方法提取建筑物B_SH；

步骤6：在同质性图层上采用基于邻域总变分的方法提取建筑物B_HG；

步骤7：在强边缘图层上采用基于非线性尺度滤波的方法提取建筑物B_SE；