基于不变矩的高分辨率遥感图像的建筑物提取方法

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1、第３１卷第２期计算机应用研究Ｖｏｌ．３１Ｎｏ．２２０１４年２月ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓＦｅｂ．２０１４基于不变矩的高分辨率遥感图像建筑物提取方法１，２２１，２２１１，２高薇，王珂，原发杰，余涛，李玉霞，高斌（１．电子科技大学自动化工程学院，成都６１１７３１；２．中国科学院遥感与数字地球研究所，北京１００１０１）摘要：为了有效地对图像进行特征提取，利用不变矩算法对ＩＫＯＮＯＳ和ＷｏｒｌｄＶｉｅｗ两种高分辨率遥感图像的城市建筑物地区进行提取。首先将图像数据经过Ｃａｎｎｙ边缘检测和标记分水岭分割，然后在此基础上分别

2、利用胡氏不变矩和仿射不变矩对图像进行特征提取；最后通过实验结果的评价可以证明在建筑物的特征提取上，仿射不变矩比胡氏不变矩的提取效果更加显著，进而也证明了利用不变矩算法对高分辨率遥感图像建筑物特征提取这一方法是可行且有效的。关键词：高分辨率遥感图像；边缘检测；不变矩；特征提取中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ文章编号：１００１３６９５（２０１４）０２０６２２０３ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１４．０２．０７４Ｂｕｉｌｄｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏ

3、ｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｂａｓｅｄｏｎｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｔｓ１，２２１，２２１１，２ＧＡＯＷｅｉ，ＷＡＮＧＫｅ，ＹＵＡＮＦａｊｉｅ，ＹＵＴａｏ，ＬＩＹｕｘｉａ，ＧＡＯＢｉｎ（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１１７３１，Ｃｈｉｎａ；２．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ＆ＤｉｇｉｔａｌＥａｒｔｈ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃ

4、ｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅｘｔｒａｃｔｆｅａｔｕｒｅｓｆｒｏｍｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｕｔｉｌｉｚｅｄｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｔｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｕｒｂａｎｂｕｉｌｄｉｎｇａｒｅａｆｒｏｍｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓＩＫＯＮＯＳａｎｄＷｏｒｌｄＶｉｅｗ．ＩｔｆｉｒｓｔｌｙｐｒｏｃｅｓｓｅｄｔｈｅｉｍａｇｅｄａｔａｂｙＣａｎｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｗａｔｅｒｓｈｅｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎ，

5、ｉｔｕｓｅｄＨｕｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｔｓａｎｄａｆｆｉｎｅｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｔｓｆｏｒｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔａｆｆｉｎｅｉｎｖａｒｉａｎｔｍｏｍｅｎｔｓｈａｓａｂｅｔｔｅｒｅｆｆｅｃｔｔｈａｎＨｕｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｔｓｉｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇｓ，ａｎｄｔｈａｔｔｈｅｕｓｅｏｆｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｔｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｂｕｉｌｄｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｆｏｒｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅ

6、ｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａｉｓｆｅａｓｉｂｌｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓ；ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｔ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ图像的处理中，目标识别是比较重要的一个组成部分，从别、图像分类和形状分析等领域发挥了重要作用。图中抽取所需的地物目标就要根据该地物目标的一些特征来和其他目标进行区分从而提取。而对于某一地物目标来说，不!设计流程和分割同的方位角和高度进行观测时，必然会发生评议、旋转和尺度本文的设计思路是首先对图像进行边缘检测和分割，然后

7、等方面的变化，因此为它的识别工作带来了困难。如何快速且在此基础上使用胡氏不变矩来描述图像的形状特征。主要流［１～３］准确地识别待测目标一直是国内外学者努力解决的问题。程如图１所示。图像的主要特征可包括颜色、纹理、形状等。不同于其他如颜色和纹理等特征，对于形状特征的提取必须是以图像中的［４］物体或区域的划分为基础。矩在力学中是用来表征物质的空间分布，而在统计学中却用来表征随机量的分布，如果将二值图或灰度图看成是二维的密度分布函数，这样就可以把矩的技术应用在图像分析中，矩就可以用来表示图像的特征，并且!!数据选取也能提取特征。不变矩方法是一种经典的特

8、征提取方法，单纯在实验中选用的是南京某地区的ＩＫＯＮＯＳ图像，大小为的中心矩或是原点矩尽管可以表征平面物体的几何形状，却都