基于可变模板的航空影像中建筑物提取

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基于可变模板的航空影像中建筑物提取

刘少创, 林宗坚

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 1997 > 22(1): 21-28

刘少创, 林宗坚. 基于可变模板的航空影像中建筑物提取[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1997, 22(1): 21-28.

引用本文:

刘少创, 林宗坚. 基于可变模板的航空影像中建筑物提取[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1997, 22(1): 21-28.

Liu Shaochuang, Lin Zongjian. Deformable-Template-Based Buildings Detection from Aerial Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1997, 22(1): 21-28.

Citation:

Liu Shaochuang, Lin Zongjian. Deformable-Template-Based Buildings Detection from Aerial Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1997, 22(1): 21-28.

基于可变模板的航空影像中建筑物提取

武汉测绘科技大学信息工程学院, 武汉市珞喻路39号, 430070

作者简介:
刘少创,男, 33岁,博士生,现从事图形图像学与遥感应用研究。

中图分类号: P231.5;TP753

Deformable-Template-Based Buildings Detection from Aerial Imagery

School of Information Engineering, WTUSM, 39 Luoyu Road, Wuhan, China, 430070

摘要: 针对航空影像中目标提取的困难,提出了一种基于可变模板的航空影像中建筑物提取方法,并针对几种比较典型的建筑物,详细讨论了模板的设计、目标初始参数的获取及模板最优参数求解等几个关键性的问题。采用这种方法进行航空影像中目标的提取时,可以将影像中的多种信息和人的识别能力进行有效的融合,因而能够达到可靠地提取影像中目标的目的。作为一种有效的优化求解方法,模拟退火被用于目标提取的优化过程。为了验证这种方法提取航空影像中目标的能力,给出了利用可变模板提取航空影像中几种不同类型的建筑物的例子。
- 航空影像 /
- 可变模板 /
- 影像分割 /
- 模拟退火 /
- 建筑物提取
Abstract: Buildings detection is an important research in the area of computer vision and digital photogrammetry.A new approach of buildings detection based on deformable templates is presented in this paper.This method is based on the synergy of different information to address the problem of buildings detection from a complex aerial image.The problem of building localization and identification is treated as a process of matching a deformable template to the building boundary in the aerial image that inputs to the system.The features of the buildings such as image intensity,image gradient and geometric constraints etc.are described by energy terms.The weighted sum of each energy term is the total energy of the deformable template.Prior knowledge of a building shape is described by a parameter vector that consists of a set of parameters.The prior geometric information is obtained from seeds.The operator of the system specifies the seeds by activating the mouse.The image intensity information and image gradient information are obtained from the input aerial image by pre processing.Simulated annealing is used in the optimizing process.The optimizing parameter vector can give the geometric and semantic information of the target in image experimental results are presented to demonstrate the efficiency of this approach.
- aerial imagery /
- building detection /
- deformable template /
- simulated annealing /
- image segmentation

[1]	刘伟玉, 万一, 张永军, 姚永祥, 刘欣怡, 史立松. 基于相位均匀卷积的LiDAR深度图与航空影像高效匹配方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2022, 47(8): 1309-1317. doi: 10.13203/j.whugis20210524
[2]	李星华, 白学辰, 李正军, 左芝勇. 面向高分影像建筑物提取的多层次特征融合网络 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2022, 47(8): 1236-1244. doi: 10.13203/j.whugis20210506
[3]	高贤君, 郑学冬, 沈大江, 杨元维, 张佳华. 城郊高分影像中利用阴影的建筑物自动提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2017, 42(10): 1350-1357. doi: 10.13203/j.whugis20150766
[4]	眭海刚, 陈光, 胡传文, 宋志娜. 光学遥感影像与GIS数据一体化的水体分割、配准与提取方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(9): 1145-1150. doi: 10.13203/j.whugis20140460
[5]	赵磊, 陈尔学, 李增元, 冯琦, 李兰, 杨浩. 基于均值漂移和谱图分割的极化SAR影像分割方法及其评价 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(8): 1061-1068. doi: 10.13203/j.whugis20130681
[6]	彭代锋, 张永军, 熊小东. 结合LiDAR点云和航空影像的建筑物三维变化检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(4): 462-468. doi: 10.13203/j.whugis20130325
[7]	田力, 张晓盼, 袁艳斌. 交互式遥感影像分割算法研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(4): 406-410. doi: 10.13203/j.whugis20120362
[8]	呙维, 胡涛, 廖明生, 陈呈辉. 用于高分辨率SAR影像建筑物提取的对象级高亮特征描述方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(2): 220-224. doi: 10.13203/j.whugis20120705
[9]	闫利, 赵展, 聂倩, 姚尧. 利用规则进行高分辨率遥感影像地物提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(6): 636-639.
[10]	张永军, 吴磊, 林立文, 赵家平. 基于LiDAR数据和航空影像的水体自动提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(8): 936-940.
[11]	管海燕, 邓非, 张剑清, 钟良. 面向对象的航空影像与LiDAR数据融合分类 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(7): 830-833.
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[13]	盛庆红, 张剑清, 肖晖. 基于颜色和纹理的森林影像分割方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(3): 306-309.
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[16]	尤红建, 苏林, 李树楷. 利用机载三维成像仪的DSM数据自动提取建筑物 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2002, 27(4): 408-413.
[17]	张煜, 张祖勋, 张剑清. 几何约束与影像分割相结合的快速半自动房屋提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2000, 25(3): 238-242.
[18]	潘励, 郑宏, 徐新. 航空影像的模糊增强方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1999, 24(3): 221-223.
[19]	刘少创, 林宗坚. 航空遥感影像中道路的半自动提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1996, 21(3): 258-264.
[20]	刘少创, 林宗坚. 航空影像分割的Snake方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1995, 20(1): 7-11.

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基于可变模板的航空影像中建筑物提取

武汉测绘科技大学信息工程学院, 武汉市珞喻路39号, 430070

作者简介:
刘少创,男, 33岁,博士生,现从事图形图像学与遥感应用研究。

收稿日期: 1996-08-05
刊出日期: 1997-01-05

中图分类号: P231.5;TP753

关键词:

建筑物提取

摘要: 针对航空影像中目标提取的困难,提出了一种基于可变模板的航空影像中建筑物提取方法,并针对几种比较典型的建筑物,详细讨论了模板的设计、目标初始参数的获取及模板最优参数求解等几个关键性的问题。采用这种方法进行航空影像中目标的提取时,可以将影像中的多种信息和人的识别能力进行有效的融合,因而能够达到可靠地提取影像中目标的目的。作为一种有效的优化求解方法,模拟退火被用于目标提取的优化过程。为了验证这种方法提取航空影像中目标的能力,给出了利用可变模板提取航空影像中几种不同类型的建筑物的例子。

English Abstract

刘少创, 林宗坚. 基于可变模板的航空影像中建筑物提取[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1997, 22(1): 21-28.

引用本文:

刘少创, 林宗坚. 基于可变模板的航空影像中建筑物提取[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1997, 22(1): 21-28.

Liu Shaochuang, Lin Zongjian. Deformable-Template-Based Buildings Detection from Aerial Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1997, 22(1): 21-28.

Citation:

Liu Shaochuang, Lin Zongjian. Deformable-Template-Based Buildings Detection from Aerial Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 1997, 22(1): 21-28.

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