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高分遥感影像建筑物半自动提取算法研究

余毓杰  
【摘要】:人工地物是高分遥感影像的重要内容,而建筑物是人类日常生活工作和学习的载体,与人们的生活息息相关。传统建筑物提取方式效率低下且对人员要求较高,全自动建筑物提取方式虽然一定程度上提升了建筑物提取效率,但其提取精度不高,在实践中中往往无法达到建筑物目标提取精度的要求。半自动建筑物提取方式在增加少量人工交互操作的基础上,有效的提升了建筑物目标提取精度和提取效率,因此发展半自动建筑物提取方式切实可行。本文对先前研究者的工作进行了总结和回顾,对半自动建筑物提取方式进行了一系列有价值的研究和探索。本文中进行的探索和研究工作有:首先,总结了高分影像中常用的图像处理方法,在针对高分影像进行处理时,利用双边滤波等图像预处理的方法有效可以保留建筑物目标边界并平滑建筑物内部细节和背景细节,同时利用数学形态学和边缘拟合等后处理方法,可以减少建筑物提取结果的边缘尖刺情况,并得到规整的建筑物目标。然后,提出基于超像素分割、区域合并和graphcut分割的半自动建筑物目标提取算法,并将之运用到矩形建筑物目标提取中。超像素分割即对图像进行分割使之成为若干个区域块,将区域块看作后续处理的基本单元,有效提升运算效率。区域合并即在结合人工交互的基础上,通过极大相似度区域合并算法得到初始前景区域,并与角点距离显著图的方法结合起来获得前景和背景的先验信息。grabcut分割即在已知的前景和背景先验信息下,利用高斯混合模型建模并构建图像的能量函数,最后通过maxflow/mincut算法获得建筑物目标最佳分割结果。其次,在上述建筑物目标提取算法流程的基础上,针对复杂外形建筑物目标,进行了优化和改进。在区域合并过程中,增加一定量的人工交互,同时利用显著性检测的方法获取更加准确的建筑物目标先验信息。通过引入星状测地线约束的graphcut分割方法,解决分割时出现的收缩误差和前景背景颜色重叠的问题,有效的提升了复杂外形建筑物目标提取的效果。最后,分析并确定算法流程中运行效率低下的功能为超像素分割功能,利用GPU并行化对其进行改造,大大提升算法的运行效率。并将改进后的建筑物目标提取算法应用到实际生产系统中进行建筑物目标提取,通过实际数据对本文提出的方法进行检验,证明了本文方法在提取建筑物目标上的良好效果。


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