[发明专利]卫星影像中建筑物水平矢量轮廓自动批量提取方法

摘要

本发明提供了一种卫星影像中建筑物水平矢量轮廓自动批量提取方法，首先利用K-均值算法进行图像分类，得到建筑物的主干部分，取各建筑物区域质心解决初始种子点的选取问题。生长出所有种子点所在区域后，借助图像边缘信息将建筑物区域与周围区域分开，并根据矩形度、带状指数等特征参数去除掉非建筑物区域，从而实现建筑物水平像素轮廓的自动提取。然后利用Hough变换、块处理等技术对水平像素轮廓进行直线矢量化处理，最终批量得到所有建筑物的水平矢量轮廓。本发明适用于卫星影像中俯视图为直线段结构多边形的普通建筑物的水平矢量轮廓的批量快速提取。

主权项

1.一种卫星影像中建筑物水平矢量轮廓自动批量提取方法，其特征在于包括下述步 骤： 步骤一、采用高斯平滑滤波器对建筑群卫星影像进行平滑处理，所述高斯平滑滤波器的方差σ＝0.8，窗口大小为7*7像素；然后在Hsv色彩空间内，保持每个像素的色调不变，按照步进值Δs调整饱和度，按照步进值Δv调整亮度，对卫星影像进行图像增强处理，得到源图像I_orig，其中Δs为0.06-0.08，Δv为0.05-0.07； 步骤二、轮廓自动提取，包括以下步骤： 1.不同建筑物种子点的自动生成，包括以下步骤： 1）在Lab色彩空间利用K-均值算法，在代表颜色信息的a、b色彩子空间上对源图像I_orig进行建筑物区域分割，K-均值算法执行中需要的分类类别数等于图像I_orig在a、b色彩子空间的二维直方图中的峰值个数，将分割出建筑物的图像存储为I_seg； 2）将图像I_seg转换为灰度图像，再由灰度图像转换为二值化图像I_bw，其中，建筑物区域为白色，背景为黑色，对二值化图像I_bw依次进行下列处理： （1）采用窗口为5*5像素的中值滤波器去掉图像中孤立的像素点； （2）采用5*5像素的方形结构算子进行开闭运算，去掉面积小于方形结构算子覆盖范围的区域； （3）去除面积小于s_area个像素的连通区域，s_area的取值范围为[700，2000]内的整数； （4）去除面积大于I_area个像素的连通区域，I_area的取值范围为[8000，10000]内的整数； 3）对建筑物区域分别编号，并记录其质心作为各建筑物的初始种子点；设种子点位置坐标为(x_k,y_k)，k为建筑物编号，x_k和y_k分别为第k个建筑物种子点在图像中的行号和列号，i表示图像的行号，j表示图像的列号，f(i,j)表示(i,j)处像素的灰度值，D表示联通区域，符号表示向下取整运算。