[发明专利]从遥感图像中提取矩形建筑物的方法

说明书

本发明涉及图像处理领域，公开了一种从遥感图像中提取矩形建筑物的方法。该方法包括：对遥感图像进行超像素分割得到多个超像素区域块；在遥感图像的目标建筑物上确定两个种子点；基于确定的种子点对多个超像素区域块进行合并；对遥感图像进行角点检测；基于角点检测结果计算生成关于遥感图像中每个像素点的角点距离显著图；对角点距离显著图进行二值分割；基于多个超像素区域块的合并结果和二值分割后的距离显著图确定先验信息；基于先验信息对遥感图像进行分割得到建筑物分割结果；对建筑物分割结果进行形态学图像处理；及对形态学图像处理后的建筑物分割结果进行矩形拟合得到矩形目标建筑物。上述方法能够高精度地从遥感图像中提取矩形建筑物。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体地，涉及一种从遥感图像中提取矩形建筑物的方法。

背景技术

人工地物是高分辨率遥感影像的重要内容，而建筑物作为其中的最重要的人工地物，与人们的生活息息相关，因此高分辨率遥感影像中的建筑物等人工地物目标的提取一直是研究的重点。高分辨率遥感影像中的建筑物特点表现为：在复杂场景和建筑物密集区域，对于建筑物的定位相当困难；较多的建筑物存在同物异谱现象，且建筑物和其他目标存在异物同谱的现象；建筑物的形状多样，复杂形状建筑物的自动提取及形状拟合都较为困难；建筑物目标存在被树木、阴影目标及其他建筑物目标遮挡覆盖的情况；建筑物的风格多样，同一方法很难适应不同风格的建筑物提取，且对于同类型的建筑物，提取时阈值参数的设置也存在较大差异。

目前对于高分辨率遥感影像中的建筑物等人工地物目标的提取主要采用纯手工方式进行，耗时耗力，在海量的数据面前效率低下，不能达到及时处理数据得到有用信息的要求，因此利用交互式半自动的方式来提取建筑物等人工地物目标意义重大。建筑物提取是遥感影像分析和处理的关键，对于城市规划、GIS系统更新、灾害预报、数字化城市、资源勘探以及军事侦察等领域有着巨大的应用潜力，高效且精确提取建筑物目标，能为建筑物目标精确评估提供定量信息，实现高分遥感从影像数据转换为有用信息，从而在相关领域的判别决策过程中起到十分重要的作用。

目前存在的建筑物目标提取方法主要包括：基于边缘特征和几何特征的提取方法。建筑物的最为显著的特征就是其几何特征，直线、角点等几何特征能够有效的描述一个建筑物。该类方法利用了图像中建筑物的直线等几何特征，通过边缘直线提取，到建筑物整个轮廓的提取是一个由底层到上层的处理过程，其优点在于能自动对建筑物目标进行检测提取，精确度较高；但另一方面较为依赖边缘直线的提取结果，在图像中细节较丰富的情况下提取结果受干扰较大，且提取出的直线需要进行关系分析等一系列处理过程，导致算法较为复杂。

基于图像分割合并的提取方法。图像的分割合并是较为常见的方法，通过一定准则将图像进行分割合并，最后得到建筑物目标。该类方法优点在于能够减少丰富地物细节对于提取结果的影响，只需要进行合理的区域分割合并即可提取出建筑物目标，但是由于区域分割合并的结果往往不是规则形状，因此还需要进行边界的拟合等处理过程，并且合理的分割合并准则的选择也是一大难点。

基于纹理分析的提取方法。建筑物的纹理也是其较为显著的识别特征，通过对纹理的分析能够提取出对应的建筑物目标基于纹理特征的提取方法对处理中低分辨率的影像较为有效，在高分辨率遥感影像中目标细节丰富造成纹理特征较为复杂，且存在“同谱异物”等现象，导致建筑物的纹理特征和其他目标纹理特征较难分开，降低了提取精度。

虽然上述算法在一定程度上解决了建筑物提取某个方面的问题，但仍然存在着提取过程较为复杂且提取精度较低的问题。因此需要一种能够提升提取精度的提取建筑物目标的方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种从遥感图像中提取矩形建筑物的方法，以解决上述现有技术中的问题。