CN108596088A - 一种用于全色遥感影像的建筑物检测方法 - Google Patents
一种用于全色遥感影像的建筑物检测方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种用于全色遥感影像的建筑物检测方法。包括如下步骤:步骤1,输入全色遥感影像;步骤2,预处理;步骤3,构建阴影掩膜;步骤4,过分割;步骤5,边缘检测;步骤6,检测建筑物片段;步骤7,构建对象无向图;步骤8,区域合并;步骤9,输出结果。能够准确提取全色遥感影像中的建筑物,可以应用于城区地理基础信息数据库中建筑物的更新。
Description
技术领域
本发明涉及一种遥感影像处理领域,具体说是一种用于全色遥感影像的建筑物检测方法。
背景技术
建筑物是城市主要地理要素之一,是各种城市专题图的重要内容,研究建筑物的提取对综合考察城市地理信息环境具有重要意义。随着高分辨率遥感影像获取技术的快速发展,遥感影像的处理、分析和应用有了更好的数据源,其数字产品则有了更广泛、更深入的应用。计算机图像处理技术、模式识别、人工智能等方面的都取得不同程度的进展,为高效地提取海量影像中的有效信息提供了可能。但建筑物信息的提取要比其他信息如道路、水体的获取难得多,主要原因如下:
(1)数据源主要是二维的遥感影像,大多数情况下缺少直接的三维数据;
(2)不同的遥感影像常因为光谱范围、分辨率、传感器的几何图像以及成像条件等因素的不同而有较大的差异;
(3)不同种类的建筑物其所表现出来的外观和纹理细节等千变万化,表现在遥感图像上差异很大,统一的建筑物模型库难以建立,这使得信息的自动提取变得相当困难;
(4)建筑物所处场景的复杂性,如对比度较低时、房屋相互遮挡、建筑物自身的阴影以及处在其它地物的阴影等,所以想自动地从背景中提取出边界清晰的建筑物较为困难。
发明内容
本发明提供了一种用于全色遥感影像的建筑物检测方法,以全色遥感影像作为唯一的数据源,无需其他辅助数据,利用阴影、边缘等特征,基于特征向量之间的欧氏距离,可以提取建筑物目标,无需人工干预,自动化程度高。
为实现本发明的目标所采用的技术方案是:方法包括以下步骤:
步骤1:对输入的全色遥感影像进行预处理,得到影像Iin;
步骤2:提取影像Iin中的阴影,构建阴影掩膜SH,具体方法为:①用公式
计算影像Iin的P函数曲线P(k),式(1),L为影像Iin的灰度等级,对于n位深度的影像Iin,L=2n-1,k∈[0,L],r(g)为灰度值等于g的像素的数量占影像Iin中像素总数量的比例,α为P函数曲线P(k)的平滑因子,②构造一阶差分Dif(k)=P(k+1)-P(k),搜索Dif(k)的取值,将其中第一个由负变正所对应的k值作为影像Iin的阴影分割阈值T,将影像Iin中灰度值小于阈值T的像素点判定为阴影;
步骤3:对影像Iin进行过分割,提取过分割对象集合OSEG;
步骤4:对步骤2中的阴影掩膜SH进行边缘检测,提取建筑物及阴影共同边缘集合SH_BD,具体方法为:①用边缘检测算法提取阴影掩膜SH的边缘SH_edge,②将太阳入射角划分北θN,东北θEN,东θE,东南θES,南θS,西南θWS,西θW和西北θWN,共8个方向,对太阳入射角的反方向θ进行量化,使得θ∈{θN,θEN,θE,θES,θS,θWS,θW,θWN},③遍历边缘SH_edge中的所有像素点x,提取像素点x的8邻域像素点,记为Pix_n8,如果Pix_n8中存在沿θ方向的像素点yθ且像素点yθ包含于步骤2中的阴影掩膜SH,则将像素点x从边缘SH_edge中删除;
步骤5:利用步骤3的过分割对象集合OSEG和步骤4的边缘集合SH_BD检测建筑物片段集合B_seg,具体方法为:①对边缘集合SH_BD进行形态学膨胀处理,得到膨胀后的边缘集合SH_BD_dilate;②遍历过分割对象集合OSEG的对象Oi,如果对象Oi与边缘集合SH_BD_dilate有交集,则将对象Oi添加到建筑物片段集合B_seg中;
步骤6:以顶点集V={O1,O2,O3,…,ON}和边集E={e1,e2,e3,…,eM}构建对象无向图OAG,其中O1,O2,O3和ON为过分割对象集合OSEG中的对象,N为对象数量,e1,e2,e3和eM为顶点集V中顶点之间的边,M为边的数量,分别对e1,e2,e3,…,eM赋予权值We1,We2,We3,…,WeM,权值Weab采用其对应边所连接的顶点Oa和顶点Ob之间的相似度S进行赋值,相似度S等于顶点Oa的特征向量[Ha,Ca]和顶点Ob的特征向量[Hb,Cb]之间的欧氏距离,其中,Ha和Hb为光谱均一性,Ca和Cb为质心坐标;
步骤7:基于步骤6的对象无向图OAG对步骤5中的建筑物片段B_seg进行区域合并,具体方法为:搜索对象无向图OAG中的具有最小权值Wmin的边emin,当最小权值Wmin小于阈值WT时,合并边emin所连接的两个顶点,更新过分割对象集合OSEG,返回步骤6,否则终止步骤7,进入步骤8;
步骤8:输出建筑物检测结果;
所述的步骤1中的预处理包括几何校正、辐射校正和对比度增强;
所述的步骤3中的过分割方法采用基于SLIC或Turbo pixels的超像素分割方法;
所述的步骤5中的形态学膨胀处理采用5×5的正方形结构元素;
本发明的有益效果是:能够准确提取全色遥感影像中的建筑物,可以应用于城区地理基础信息数据库中建筑物的更新。
附图说明
图1是本发明的总体处理流程图。
具体实施方式
下面结合附图详细描述本发明的具体实施方式。
在步骤101,输入全色遥感影像。
在步骤102,对步骤101的全色遥感影像进行预处理,包括几何校正、辐射校正和对比度增强,得到影像Iin。
在步骤103,提取影像Iin中的阴影,构建阴影掩膜SH,具体方法为:①用公式
计算影像Iin的P函数曲线P(k),式(2),L为影像Iin的灰度等级,对于n位深度的影像Iin,L=2n-1,k∈[0,L],r(g)为灰度值等于g的像素的数量占影像Iin中像素总数量的比例,α为P函数曲线P(k)的平滑因子,②构造一阶差分Dif(k)=P(k+1)-P(k),搜索Dif(k)的取值,将其中第一个由负变正所对应的k值作为影像Iin的阴影分割阈值T,将影像Iin中灰度值小于阈值T的像素点判定为阴影。
在步骤104,采用SLIC超像素分割方法对影像Iin进行过分割,提取过分割对象集合OSEG。
在步骤105,对步骤103中的阴影掩膜SH进行边缘检测,提取建筑物及阴影共同边缘集合SH_BD,具体方法为:①用边缘检测算法提取阴影掩膜SH的边缘SH_edge,②将太阳入射角划分北θN,东北θEN,东θE,东南θES,南θS,西南θWS,西θW和西北θWN,共8个方向,对太阳入射角的反方向θ进行量化,使得θ∈{θN,θEN,θE,θES,θS,θWS,θW,θWN},③遍历边缘SH_edge中的所有像素点x,提取像素点x的8邻域像素点,记为Pix_n8,如果Pix_n8中存在沿θ方向的像素点yθ且像素点yθ包含于步骤103中的阴影掩膜SH,则将像素点x从边缘SH_edge中删除。
在步骤106,利用步骤104的过分割对象集合OSEG和步骤105的边缘集合SH_BD检测建筑物片段集合B_seg,具体方法为:①采用5×5的正方形结构元素对边缘集合SH_BD进行形态学膨胀处理,得到膨胀后的边缘集合SH_BD_dilate;②遍历过分割对象集合OSEG的对象Oi,如果对象Oi与边缘集合SH_BD_dilate有交集,则将对象Oi添加到建筑物片段集合B_seg中。
在步骤107,以顶点集V={O1,O2,O3,…,ON}和边集E={e1,e2,e3,…,eM}构建对象无向图OAG,其中O1,O2,O3和ON为过分割对象集合OSEG中的对象,N为对象数量,e1,e2,e3和eM为顶点集V中顶点之间的边,M为边的数量,分别对e1,e2,e3,…,eM赋予权值We1,We2,We3,…,WeM,权值Weab采用其对应边所连接的顶点Oa和顶点Ob之间的相似度S进行赋值,相似度S等于顶点Oa的特征向量[Ha,Ca]和顶点Ob的特征向量[Hb,Cb]之间的欧氏距离,其中,Ha和Hb为光谱均一性,Ca和Cb为质心坐标。
在步骤108,基于步骤107的对象无向图OAG对步骤106中的建筑物片段B_seg进行区域合并,具体方法为:搜索对象无向图OAG中的具有最小权值Wmin的边emin,当最小权值Wmin小于阈值WT时,合并边emin所连接的两个顶点,更新过分割对象集合OSEG,返回步骤107,否则终止步骤108,进入步骤109。
在步骤109,输出建筑物检测结果。
Claims (4)
1.一种用于全色遥感影像的建筑物检测方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1:对输入的全色遥感影像进行预处理,得到影像Iin;
步骤2:提取影像Iin中的阴影,构建阴影掩膜SH,具体方法为:①用公式
计算影像Iin的P函数曲线P(k),式(1),L为影像Iin的灰度等级,对于n位深度的影像Iin,L=2n-1,k∈[0,L],r(g)为灰度值等于g的像素的数量占影像Iin中像素总数量的比例,α为P函数曲线P(k)的平滑因子,②构造一阶差分Dif(k)=P(k+1)-P(k),搜索Dif(k)的取值,将其中第一个由负变正所对应的k值作为影像Iin的阴影分割阈值T,将影像Iin中灰度值小于阈值T的像素点判定为阴影;
步骤3:对影像Iin进行过分割,提取过分割对象集合OSEG;
步骤4:对步骤2中的阴影掩膜SH进行边缘检测,提取建筑物及阴影共同边缘集合SH_BD,具体方法为:
①用边缘检测算法提取阴影掩膜SH的边缘SH_edge;
②将太阳入射角划分北θN,东北θEN,东θE,东南θES,南θS,西南θWS,西θW和西北θWN,共8个方向,对太阳入射角的反方向θ进行量化,使得θ∈{θN,θEN,θE,θES,θS,θWS,θW,θWN};
③遍历边缘SH_edge中的所有像素点x,提取像素点x的8邻域像素点,记为Pix_n8,如果Pix_n8中存在沿θ方向的像素点yθ且像素点yθ包含于步骤2中的阴影掩膜SH,则将像素点x从边缘SH_edge中删除;
步骤5:利用步骤3的过分割对象集合OSEG和步骤4的边缘集合SH_BD检测建筑物片段集合B_seg,具体方法为:
①对边缘集合SH_BD进行形态学膨胀处理,得到膨胀后的边缘集合SH_BD_dilate;
②遍历过分割对象集合OSEG的对象Oi,如果对象Oi与边缘集合SH_BD_dilate有交集,则将对象Oi添加到建筑物片段集合B_seg中;
步骤6:以顶点集V={O1,O2,O3,…,ON}和边集E={e1,e2,e3,…,eM}构建对象无向图OAG,其中O1,O2,O3和ON为过分割对象集合OSEG中的对象,N为对象数量,e1,e2,e3和eM为顶点集V中顶点之间的边,M为边的数量,分别对e1,e2,e3,…,eM赋予权值We1,We2,We3,…,WeM,权值Weab采用其对应边所连接的顶点Oa和顶点Ob之间的相似度S进行赋值,相似度S等于顶点Oa的特征向量[Ha,Ca]和顶点Ob的特征向量[Hb,Cb]之间的欧氏距离,其中,Ha和Hb为光谱均一性,Ca和Cb为质心坐标;
步骤7:基于步骤6的对象无向图OAG对步骤5中的建筑物片段B_seg进行区域合并,具体方法为:搜索对象无向图OAG中的具有最小权值Wmin的边emin,当最小权值Wmin小于阈值WT时,合并边emin所连接的两个顶点,更新过分割对象集合OSEG,返回步骤6,否则终止步骤7,进入步骤8;
步骤8:输出建筑物检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种用于全色遥感影像的建筑物检测方法,其特征在于步骤1中所述的预处理包括几何校正、辐射校正和对比度增强。
3.根据权利要求1所述的一种用于全色遥感影像的建筑物检测方法,其特征在于步骤3中所述的过分割方法采用基于SLIC或Turbo pixels的超像素分割方法。
4.根据权利要求1所述的一种用于全色遥感影像的建筑物检测方法,其特征在于步骤5中所述的形态学膨胀处理采用5×5的正方形结构元素。
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