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1、第23卷第4期计算机仿真2006年4月文章编号:1006-9348(2006)04-0184-04一种遥感图像中建筑物的自动提取方法侯蕾,尹东,尤晓建(中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽合肥230027)摘要:目前,传统建筑物识别方法通常采用基于建筑物边缘线性特征的识别算法,这类方法具有简单高效的优点,但识别率较低。该文提出了一种综合利用建筑物的若干特征进行自动识别的方法。首先用Canny算子提取边缘,然后根据建筑物的空间分布特点和Hough变换特性,在Hough变换域进行建筑物边缘方向统计来筛选边缘线段,提取出潜在的目标边缘
2、线段;接着该文提出了对建筑物的几何特征(例如矩形特征、角点特征和阴影特征等)和灰度特征进行识别的算法,将其识别结果做为判定建筑物目标的依据,最终准确地提取出建筑物。大量实验证明该方法相比较单一的线性特征检测方法,速度快、准确率高,具有较强的实际应用价值。关键词:遥感图像;建筑物识别;方向统计;建筑物特征中图分类号:TP391.4文献标识码:AAnAutomaticBuildingDetectionMethodfromRemoteSensingImagesHOULei,YinDong,YOUXiao-jian(DepartmentofE
3、lectronicEngineeringandInformationScience,UniversityofScienceandTechnologyofChina,Hefei,Anhui,230027,China)ABSTRACT:Utilizinglinearfeatureisnowwidelyusedinbuildingdetection.Theselinearfeature-basedmethodsaresimplebutwithlowaccuracy.Thispaperproposesanewmethodofautomatic
4、albuildingdetectionfromremotesensingimagesbasedonbuildingspmulti-characteristics.ThemethodfirstadoptsCannyAlgorithmtodetectedgelinesfromimage.ThenbasedonfeaturesofbuildingdistributionandHoughtransform,itemploysdirectionalstatis2ticsalgorithmtofilteredgelines.Thenweuseas
5、eriesofgeometricalcharacteristics(suchasrectangularcharacteris2tic,cornercharacteristic,shadowcharacteristicetc)andgraycharacteristicofbuildingsascriteriaforbuildingjudg2menttoeliminatedisturbs,reducefalsedetectionandatlastsuccessfullydetectthebuildings.Largeamountsofex
6、2perimentresultsshowthatthemethod,comparedwithcommonlinearfeaturebuildingdetectionmethods,isofhighspeed,accuracyandgoodrobustness,fitforpracticalapplications.KEYWORDS:Remotesensingimage;Buildingdetection;Directionalstatistics;Buildingcharacteristics从遥感图像中识别建筑物的困难是多方面的:遥
7、感图像1引言由于尺度,光谱范围,图像质量,成像条件等不同而相差很近年来,随着计算机科学和空间技术的迅速发展,卫星大。此外,建筑物自身的结构也相差较大,易受周围环境的遥感图像在国民经济的各个领域发挥着越来越重要的作用,干扰。常见的建筑物结构有矩形、L型、U型等,而后两种也对遥感图像的信息处理非常关键。利用遥感图像自动检测都可以认为是矩形的组合。国内外对建筑物识别的进行了和描绘人造目标是其中的一个热点,建筑物作为人造目标的大量的研究工作主要是围绕矩形类建筑物的识别展开,20多重要基元,其研究成果可用于城市规划、监督等民用领域和年来提出了许
8、多方法:文献[1]利用建筑物的灰度特征对图军事目标识别,打击等军事领域。像进行一系列的分割,识别出矩形建筑物。文献[2]在对提取边缘的基础上,对边缘线段进行分类、排序、合并、调整等基金项目:中科院“十五”支撑技术项目,(
