[发明专利]一种基于K-Means聚类和轮廓拓扑约束的违章建筑物识别方法

摘要

本发明公开了一种基于K‑Means聚类和轮廓拓扑约束的违章建筑物识别方法，包括以下步骤：采集到的图像信息经预处理后得到图像直线段，通过K‑Means聚类对图像直线中点进行分类；检测每类直线簇的直线数量，并计算直线间相对位置距离及角度关系；构建常见违章建筑物直线轮廓角度分布直方图，并将其与检测图像的直线角度分布情况相匹配，计算欧氏距离；然后根据每个直线簇直线数量、位置距离约束及角度分布与常见违章建筑物角度分布直方图相似度对违章建筑物特征进行识别。本发明解决了利用定点视频监控自动发现违章建筑物时，违章建筑物特征提取困难及受自然场景下各种物体干扰多的问题，大大提高了违章建筑物自动识别的效率和检测结果的鲁棒性。

主权项

1.一种基于K‑Means聚类和轮廓拓扑约束的违章建筑物识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)将采集到的图像信息预处理后，用LSD直线检测算法对其进行直线检测；得到直线端点坐标及数量N，计算直线长度L并对直线进行筛选，去除长度小于S/10000的直线，其中S为图像像素数量，且S≥10000；否则不去除；(2)使用K‑Means聚类算法，根据步骤(1)筛选出的直线中点进行聚类分类，并计算每个直线簇中直线的数量n、距离d及直线间角度，得到直线间角度分布情况；(3)对步骤(2)中得到的各个聚类作进一步判断，如果各个直线簇中直线的数量n小于3，任意两条直线距离d小于两条中较短直线长度值的1.5倍时，则去除该聚类，若满足，则进入步骤(4)；(4)根据定点监控已采集到的违章建筑物，提取常见违章建筑物类型的直线轮廓，绘制常见违建类型的直线轮廓角度分布直方图，并构建违章建筑物角度分布特征库；(5)绘制待测图像的直线轮廓角度分布直方图，并用巴氏系数计算其和步骤(4)中常见违建角度分布特征库的相似度，并将该值乘以置信度，结果越接近1则两者越相似，如果结果大于阈值T，则判定图像中存在违章建筑物；反之，则图像中不存在建筑物。