[发明专利]一种基于高程形态学建筑物指数的影像建筑物提取方法

摘要

本发明公开了一种基于高程形态学建筑物指数的影像建筑物提取方法，包括以下步骤A影像预处理，对需要进行建筑物提取的影像进行预处理以便生成输入影像dsm；B根据输入影像dsm构建高程形态学建筑物指数DMBI，采用建筑物属性与形态学运算之间的关系构建高程形态学建筑物指数DMBI，得到高程形态学建筑物指数DMBI特征影像，C将高程形态学建筑物指数DMBI进行阀值分类，用于区分建筑物和其他地物从而提取建筑物。采用本发明可以更好的将建筑物提取。

主权项

一种基于高程形态学建筑物指数的影像建筑物提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：A：影像预处理，对需要进行建筑物提取的影像进行预处理以便生成输入影像dsm；B：根据输入影像dsm构建高程形态学建筑物指数DMBI，采用建筑物属性与形态学运算之间的关系构建高程形态学建筑物指数DMBI，得到高程形态学建筑物指数DMBI特征影像，其具体过程如下：B1：构造结构元素的选取：选取线性结构的元素作为结构元素，定义为SE＝strel(‘line’,dir,s)，其中，‘line’为结构元素的类型且为线性，dir为结构元素的方向,s为结构元素的大小；B2：通过输入影像dsm和形态学开运算重建影像OBR做差值得到顶帽重建影像THR，用于突出高的建筑物：THRs(dsm)=dsm-γRES(dsm)---(1)]]>式(1)中是以原始影像的腐蚀操作作为标记图像，以原始影像作为掩膜图像进行的重建操作；B3：通过计算多方向的THR均值来实现建筑物对象的全面识别：THR‾S(dsm)=meandir(THRs.dir(dsm))---(2);]]>B4：进行粒度测定，计算不同尺度之间的THR均值得到不同大小区间的特征：THRDMPs=|THR‾S+ΔS(dsm)-THR‾S(dsm)|---(3);]]>B5：计算多尺度的DMP的平均值作为DMBI特征，平均值在保证不同大小的建筑物的完整性上最稳定，DMBI值越大，表明越有可能是建筑物：DMBI=means(THRDMP)---(4);]]>C：将高程形态学建筑物指数DMBI进行阀值分类，用于区分建筑物和其他地物从而提取建筑物。