遥感图像中建筑物提取方法研究

如何提取遥感图像中的建筑物是遥感图像目标识别中的重要研究课题之一。它在军事侦察、精确制导和民用方面都有着广泛的应用,对它的研究具有重大的实际意义和理论价值。从实际应用的角度来说,实现遥感影像中建筑物的提取能够满足遥感影像制图、地理信息系统的数据获取和自动更新的需要;从研究的角度出发,成功的建筑物自动提取方法将为其它类型的影像理解问题提供具有普遍指导意义的理论和方法。 本文对遥感图像中建筑物的提取方法进行了研究,给出了一种用线段分析提取建筑物的方法:预处理过的图像经过Canny边缘检测后,用一种综合了邻接矩阵知识的改进边缘跟踪算法进行边缘跟踪,这种改进的算法与原算法相比,边缘检测的效果有了明显的改善;将检测到的边缘进行迭代分裂并用单元直线编组算法处理提取直线信息;最后运用一种改进的矩形结构元算法提取图像中的矩形屋顶外形结构从而提取出建筑物;改进的矩形结构元算法在保证不降低原算法准确率的基础上,大大降低了算法复杂度,提高了构造效率。实验结果显示本文提出的线段分析的方法相较于改进前的算法对遥感图像中建筑物的提取效果更好。 基于线段分析提取建筑物,由于利用的主要是建筑物的边缘信息,而缺乏对光谱、纹理等信息的应用,所以会有它的局限性,单纯的利用这些特征很难再有大的突破。因此,本文提出了一种综合区域与边缘信息的方法提取遥感图像中的建筑物:首先Mean Shift算法和Otsu算法被应用于遥感图像分割,Mean Shift算法可以把收缩到同一点的像素归为一类,从而实现图像的多尺度分割,再经Otsu阈值分割处理后,图像中绝大部分的非建筑物部分可以被剔除;然后采用上面提出的线段分析的处理方法对分割过的遥感图像进行处理。实验结果显示,该算法优于单一的基于线段分析的方法,对遥感图像中建筑物的提取具有较好的效果。