[发明专利]人工阴影驱动下多层次整体松弛匹配的高分辨率正射影像阴影检测

说明书

本发明公开一种人工阴影驱动下多层次整体松弛匹配的高分辨率正射影像阴影检测方法。首先，利用边缘提取算法获取正射影像和人工阴影影像中单栋建筑阴影轮廓，并建立阴影数据集；然后，根据建筑高度对两组数据集进行分层，对阴影数据集进行多层次并行面特征整体松弛匹配，得到初始匹配结果；最后，对未匹配集合中的建筑物阴影进行面特征整体匹配得到最后的匹配结果，从而完成高分辨率的正射影像的阴影检测。利用本发明在人工阴影的基础上对建筑物阴影检测，可以更直接的确定建筑阴影的位置，更准确的获取建筑物阴影的边界。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种高分辨率正射影像建筑物阴影检测方法。

技术背景

所述的人工阴影像为：将影像航拍时的太阳高度角和方位角与该影像的数字建筑模型(DBM)相结合，利用阴影建模算法计算出某一航拍时刻下建筑物阻碍太阳光线造成的阴影区域在地平面上的几何范围，该几何区域即为所求的阴影区域并将其灰度值赋值为0。

阴影检测的方法目前有大致可以分为两类。第一种是基于模型的方法，根据影像中的信息，场景的几何形状、太阳高度角、DSM或者传感器等参数建立阴影统计模型，并对逐个像素进行判别。第二种是基于阴影的性质的阴影检测算法，根据阴影区域的光谱、纹理和边缘等信息与非阴影区不同，结合特征阈值、统计混合模型、D-S证据理论等方法划分阴影区域和非阴影区域。通过对国内外研究现状进行分析，发现现有的阴影检测算法还存在以下不足：

(1)基于阴影纹理、边缘特征的检测方法，由于影响阴影形成的因素很多，依靠阴影区域的纹理特征、边缘特性，实现阴影的检测，不仅会引入大量的计算，而且阴影区域边界的界定也存在相当的难度。

(2)基于光谱特性的检测方法，由于水体、偏蓝色地物等在各个波段上的光谱特性与阴影很接近、阈值分割直方图峰值不明显，将干扰阴影区域的识别。

(3)阈值的选取需要极强的先验知识，根据人为经验不断进行调整，才能达到满意的效果，也降低检测方法的适用性。

发明内容

本发明提出了一种人工阴影驱动下多层次整体松弛匹配的高分辨率正射影像阴影检测方法，在人工阴影的基础上对建筑物阴影检测，可以更直接的确定建筑阴影的位置，更准确的获取建筑物阴影的边界。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：

人工阴影驱动下多层次整体松弛匹配的高分辨率正射影像阴影检测，具体步骤为：

1、将航空影像拍摄时的太阳高度角和方位角与影像的DBM数据相结合，利用阴影建模算法生成人工阴影影像。

将航空影像拍摄时的太阳高度角和方位角与影像的DBM数据相结合，利用阴影建模算法生成阴影影像，通过空间重分类的方法对阴影区和非阴影区进行重分类，将灰度值为0的区域归为一类，将其他的灰度值同一赋值为255，归为另一类，得到人工阴影影像。

2、创建两幅影像的建筑阴影轮廓数据集，计算阴影面匹配单元的特征属性。

采用Canny边缘检测算法提取影像中阴影轮廓，结合DBM数据进行分割筛选，得到单栋建筑阴影的轮廓数据集。确定两幅影像中建筑物阴影多边形的轮廓范围和大小，计算出每个阴影多边形的重心坐标；提取阴影轮廓特征点，计算每个阴影面的形状中心距离值。

3、对两组建筑物阴影数据集进行分层。

通过对人工影像和正射影像中的建筑物阴影的面积和形状相似度进行对比，发现影像中建筑物越高面积差越大。因此，根据建筑物的高度，将每个阴影数据集划分为3层。

4、对每层的阴影数据集进行面特征整体松弛匹配得到正射影像中建筑物阴影的准确位置。

(1)概率矩阵初始化