建筑物图像识别
无人机航拍图像的建筑物识别与测量
无人机航拍图像的建筑物识别与测量近年来，随着无人机技术的日益成熟和推广，无人机航拍图像的应用范围也越来越广泛，其中建筑物识别和测量是其中一个重要的应用领域。
因为无人机航拍可以从不同角度和高度观察建筑物，并提供高精度的立体信息，让研究者可以在不破坏建筑物实体的前提下进行全方位的测量和分析。
那么，无人机航拍图像如何进行建筑物识别和测量呢？首先，无人机航拍图像的建筑物识别需要对航拍图像进行处理，一般包括图像预处理、特征提取和分类识别三个步骤。
其中，图像预处理主要针对图像的灰度、色彩和图像质量等问题进行处理，以保证后续特征提取的准确性和有效性。
特征提取则是利用计算机视觉技术，从航拍图像中提取建筑物的几何空间和纹理等特征，以供后续分类识别。
最后，分类识别则是利用机器学习算法或神经网络来进行建筑物分类和识别，以实现对建筑物的准确识别和测量。
其次，无人机航拍图像的建筑物测量主要可以分为高程模型测量和三维重建两类。
高程模型测量主要利用数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM）等高精度数据进行对建筑物高度的测量，以获取建筑物的三维信息。
三维重建则是将多个角度和高度的航拍图像进行融合，生成高精度的三维重建模型，可用于进行建筑物的虚拟现实漫游、城市规划和智能交通等领域的应用。
如何进行高效快捷的建筑物识别与测量？这里推荐一种应用简单、成本低廉且效果不错的方法——“无人机与人工智能联合作战”。
具体而言，可以采用无人机进行航拍，将图像上传至云端进行后台处理。
利用基于深度学习算法的建筑物目标检测模型，进行建筑物目标的自动识别；而后期人工复核和修正进行预，通过联合“无人机+人工智能”的方式，快速准确地完成建筑物识别与测量。
需要注意的是，无人机航拍图像的建筑物识别和测量领域还存在许多技术挑战和问题，如建筑物形态复杂、遮挡、避免误识别等问题。
因此，今后需要进一步深入研究和探索，提高无人机航拍图像的建筑物识别和测量的精度和效率。
建筑物图像识别研究
西安石油大学校本部图像
Robert算子边缘检测
水平与垂直Sobel算子边缘检测
Prewitt算子边缘检测
LoG算子边缘检测
Canny算子边缘检测
经典Hough变换直线提取结果
建筑物图像识别研究
专业：自动化 班级：自1101 姓名：高亦楠 指导老师：朱冰
轮廓提取流程
原始图像
图像预处理
灰度变换 直方图变换
建筑物轮廓提取
基于灰度特征 基于边缘特征
完成轮廓提取
图像预处理
特征 分析
• 几何特征 • 灰度特征 • 拓扑和上下文特征
对建筑物进行特征分析后可有利 于后续的图像识别与提取
直方图变换结果
西安石油大学新校区图像
直方图均衡化效果图
原图像灰度直方图
直方图均衡化灰度直方图
哈佛大学建筑群
直方图均衡化效果图
原图像灰度直方图
直方图均衡化灰度直方图
返回
基于灰度特征的轮廓提取
图像二值化
平均灰度阈值法 Otus自确定阈值法 基于边缘特征二值化
二值数学形态学
膨胀与腐蚀 开启与闭合
平均灰度阈值法
Otus自确定腐蚀
原图像
膨胀结果
腐蚀结果
开启与闭合
原图像
开启结果
闭合结果
开始
基 于 灰 度 特 征 的 建 筑 物 轮 廓 提 取 步 骤
输入原始 图像
进行图像 分割
进行预处理 （空洞填充）
形态学开 闭运算
边缘检测
基于灰度特征的轮廓提取结果
返回
图像 增强
• 灰度变换 • 直方图变换
在对图像中的建筑物进行识别与提取 前首先要对图像进行增强处理，这有 助于后续的识别并可以增强提取效果。
遥感图像建筑物识别及变化检测方法
遥感图像建筑物识别及变化检测方法张永梅;季艳;马礼;张睿;李洁琼;熊焰【摘要】For the low accuracy when only using pixel-level or feature-level change detection for high-rise building ,a recog-nition and change detection method combined image features and experience knowledge is presented to detect changes of high-rise building in multi-temporal remote sensing images .We adopted a proposed registration algorithm combined with ratio gradient and crossing accumulative residual entropy to register SAR and panchromatic images with two differentphases ,identified building re-gions respectively using knowledge rules and utilized pixel ratio method for building change detection in recognition building re -gions .Experimental results show the method can effectively improve the accuracy and reduce the false acceptance rate and reject rate .%针对单独使用像素级变化检测或特征级变化检测对于高层建筑物检测精度低的问题，提出了一种图像特征和经验知识结合的建筑物识别及变化检测方法，用于检测多时相遥感图像中高层建筑物的变化情况。
基于2DPCA的建筑图像识别
随着计算机处理性能的提高和实际应 Ｐ Ｃ Ａ 法进行 图像识 别就是要提取 图像集 的 量 。如 果 使 得所有 训练 样本投 影后 的 用的需要 ，人们对数字图像处理［ １ ］ 的要求 主成 分 ，也 即对 图像 数据 降维 的过 程 。 个重要 分支 ，在 工业 自动化 、医 学 图像 就 是要 求 出训练 样本 图像集 合 的协方差
＝ １ ２一 （ １ ． ２ ． ３ ）
ｊ 门 可以获得—个ｍ ｘ ｄ 的矩 ８ ＝ 阻 、 ， １ ，
应用于建筑 图像识别中出现的问题 ，考虑 协方差矩阵 比传统Ｐ Ｃ Ａ 技术得到的矩阵要小 称 为图像 的主成分特征矩阵。设训练样 运用２ Ｄ Ｐ Ｃ Ａ 方法进行建筑图像识别，并通过 很多，计算量也相对来说较少 ，从何节省 本总共分为ｉ 类，每一类训练样本的特征矩 建模准确 的识别 出建筑图像，最后分析 了 了计算时间，提高了效率。 此方法 相对于Ｐ Ｃ Ａ 算法 的优 势，并分析 了 ２ Ｄ Ｐ Ｃ Ａ 法的不足，便于以后改进 。 １ ． ２ Ｄ Ｐ Ｃ Ａ 法的思路及算法描述 １ ． １ Ｐ Ｃ Ａ 法与２ Ｄ Ｐ Ｃ Ａ 法的思路 的前提下 ，把众 多相 关 的原始 变 量重 新 组 合成 少数 几 个独立 的新 变量 ，达 到降 维 效果 的 多元 统计 方法 ，它是 一种基 于 １ ． ２ ２ Ｄ Ｐ Ｃ Ａ 法 的步骤 图像 的大 小为 ｍＸ Ｈ维的 ，第 幅图像用 专 Ｏ ： １ ， ≈－ － ． 村） 表 示，所有训练样本 图像 的平 距 离 阵为Ｅ ： 阵为 ＝ ． ． 圳 ，某一待测 样本 的特 征矩 ， ｌ ，则 待测样本 与某 一 已
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基 于２ ＤＰ Ｃ Ａ的建筑 图像识别
张文静 武汉理工大学理学院
基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物识别
1引言遥感图像分割技术在城市规划、精准农业、土地测绘覆盖与监测[1]、自动道路检测[2]、环境保护、气候变化和植被覆盖等领域发挥着关键作用。
遥感图像的语义分割旨在将每个像素分类为给定的类别，它是理解和推断对象以及场景中空间对象之间关系的重要任务[3]。
常规的图像分割方法主要基于光谱统计特征，如最小距离、最大似然和K均值聚类[4-5]。
虽然这些方法取得了良好的效果，但随着遥感图像分辨率的提高，分割和识别精度已不能满足需求。
近年来深度卷积神经网络是深度学习应用到遥感图像和其他图像分割等方面的重大成果。
翁飘等人提出了一种改进的全卷积神经基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物识别宋廷强1，李继旭1，张信耶21.青岛科技大学信息科学技术学院，山东青岛2661002.珠海欧比特宇航科技股份有限公司人工智能研究院，广东珠海519000摘要：为解决当前深度学习方法在高分辨率遥感图像中存在识别结果过度分割，以及小物体识别差的问题，提出一种基于SegNet架构改进的网络模型AA-SegNet，增加了增强的空间金字塔池化模块和空间注意力融合模块。
该网络可以加强特征传播并能够有效传递更高级别的特征信息以抑制低级特征的噪声，并且可以增强小目标特征学习。
基于高分二号遥感影像制作数据集并进行实验，AA-SegNet网络总体识别准确率为96.61%，在识别率、F1分数以及训练时间等方面也都优于SegNet、U-Net、DeepLab-V3网络。
关键词：深度学习；建筑识别；高分辨率遥感；增强型空间金字塔模型；注意力机制；语义分割文献标志码：A中图分类号：TP75doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1910-0211宋廷强，李继旭，张信耶.基于深度学习的高分辨率遥感图像建筑物识别.计算机工程与应用，2020，56（8）：26-34. SONG Tingqiang,LI Jixu,ZHANG Xinye.Building recognition in high-resolution remote sensing image based on deep puter Engineering and Applications,2020,56（8）：26-34.Building Recognition in High-Resolution Remote Sensing Image Based on Deep LearningSONG Tingqiang1,LI Jixu1,ZHANG Xinye21.School of Information Science and Technology,Qingdao University of Science and Technology,Qingdao,Shandong 266100,China2.Artificial Intelligence Research Institute,Zhuhai Obit Aerospace Technology Co.,Ltd.,Zhuhai,Guangdong519000,ChinaAbstract：The current deep learning method has excessive segmentation of recognition results and poor recognition of small objects in high-resolution remote sensing images.In order to solve this problem,an improved network model AA-SegNet based on SegNet architecture is proposed,and an enhanced spatial pyramid pooling module and spatial atten-tion fusion module are added.The network can enhance feature propagation and can effectively deliver higher levels of feature information to suppress noise of low-level features,and can enhance small-target feature learning.Based on the high-resolution2remote sensing image dataset and experiment,the overall recognition accuracy of AA-SegNet network is96.61%,which is superior to SegNet,U-Net and DeepLab-V3networks in recognition rate,F1score and training time. Key words：deep learning;building identification;high resolution remote sensing;enhanced spatial pyramid model;atten-tion mechanism;semantic segmentation基金项目：2019年度山东省重点研发计划（公益类专项）项目（No.2019GGX101047）。
无人机航拍影像中的建筑物自动识别与分类
无人机航拍影像中的建筑物自动识别与分类随着科技的不断发展，无人机技术的飞速发展，无人机航拍影像在建筑物领域的应用也逐渐得到了广泛的关注和应用。
无人机航拍影像中的建筑物自动识别与分类，成为了未来建筑物领域的研究和探索的重要方向。
本文将围绕这一主题，探讨无人机航拍影像中建筑物自动识别与分类的可能性与应用。
一、无人机航拍影像在建筑物领域的应用随着无人机技术的不断发展，越来越多的人开始使用无人机航拍影像来进行建筑物相关的工作。
在建筑物领域的应用中，无人机航拍影像被广泛应用于以下几方面：1.建筑物全貌测绘：无人机航拍影像可以对建筑物的外部结构进行全貌测绘，通过三维重建技术，可以非常清晰地将建筑物的各个角度、各个部分重建出来。
2.建筑物病害检测：无人机航拍影像可以对建筑物的表面进行高清拍摄，通过图像处理技术，可以发现建筑物表面的病害问题，如裂缝、坑洞等。
3.建筑物巡检：无人机通过航拍影像，可以实现对建筑物进行全天候巡检，检测建筑物的安全问题，提高施工和规划的精度。
4.建筑物环境监控：无人机通过航拍影像，可以监控建筑物周边环境，例如道路交通、建筑物周边的商业氛围等等。
二、无人机航拍影像中的建筑物自动识别与分类在无人机航拍影像中，有大量的建筑物图片数据，如何通过图像处理和机器学习技术实现对这些建筑物数据的自动识别和分类，已成为未来发展的重要领域。
1.图像处理方面的技术当现场实地租用无人机进行测绘工作时，勘测师持有如今大多普及的高清摄像头或红外相机经行拍摄，获得大量的图片数据。
这些数据以多种格式呈现，包括以原始图像或点云数据形式进行建筑物重建，或以可视化抽象表示法进行陈述。
关键问题在于：其中的建筑对象是否能够被识别和分类，以此来优化建筑物的三维模型完整性，及提升解决问题的效率。
图像处理技术可以处理建筑物图片中的细节问题，包括高光、阴影、色彩噪音，这些问题都会对建筑物数据的识别和分类造成一定的干扰和误差。
2.机器学习方面的技术一旦图像处理完毕，机器学习就成为开发自动建筑物分类系统所必需的关键技术。
遥感影像 建筑物识别 python
遥感影像建筑物识别 python遥感影像在建筑物识别中发挥了重要作用，而Python作为一种强大的编程语言，可以帮助我们处理和分析遥感影像数据。
本文将介绍如何利用Python进行建筑物识别的方法和技巧。
我们需要了解遥感影像和建筑物识别的基本概念。
遥感影像是通过卫星或飞机等远距离获取地球表面信息的技术，可以获得高分辨率的图像数据。
建筑物识别是指利用遥感影像数据来识别和提取图像中的建筑物信息。
在Python中，有许多强大的库和工具可供我们使用。
其中，最常用的库是OpenCV和TensorFlow。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，具有广泛的图像处理功能，可以用于图像的读取、处理和分析。
TensorFlow是一个流行的深度学习框架，可以用于建立和训练神经网络模型。
我们需要加载遥感影像数据。
可以使用Python的OpenCV库来读取和显示图像。
通过调用OpenCV的函数，我们可以将遥感影像读取为一个多维数组，每个元素代表一个像素点的数值。
接下来，我们可以使用图像处理技术来增强图像的质量和清晰度。
例如，可以使用滤波器来降噪、平滑和增强图像的细节。
还可以使用直方图均衡化来增加图像的对比度和亮度。
在进行建筑物识别之前，我们需要对图像进行预处理。
这包括图像分割、特征提取和特征选择等步骤。
图像分割是将图像分割成不同的区域或对象的过程。
可以使用分割算法，如阈值分割、边缘检测和区域生长等，来将图像分割成建筑物和背景等不同的区域。
在特征提取的过程中，我们需要从图像中提取有意义的特征。
可以使用各种特征提取算法，如色彩特征、纹理特征和形状特征等，来描述和表示建筑物的特征。
然后，我们可以使用特征选择算法来选择最具有区分性和重要性的特征。
接下来，我们可以使用机器学习算法来训练和构建建筑物识别模型。
可以使用监督学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等，来训练模型。
还可以使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），来构建更加准确和精确的建筑物识别模型。
建筑物图像识别
建筑物图像识别建筑物图像识别，是指利用计算机视觉技术对建筑物图像进行自动识别和分类。
该技术可应用于智能交通、城市规划、安防监控、地图制作等领域。
本文将探讨建筑物图像识别的基本原理、技术路线以及应用与挑战。
基本原理建筑物图像识别的基本原理是利用计算机视觉技术，将建筑物图像转换为数字信息，然后对数字信息进行分析和分类。
具体而言，建筑物图像识别包括以下基本步骤：图像预处理建筑物图像预处理包括图像归一化、尺度变换、去噪和边缘检测等步骤，旨在提高图像质量和识别精度。
特征提取建筑物图像的特征提取是识别和分类的关键。
常用的特征包括颜色、纹理、形状和结构等。
通过对图像特征进行提取和描述，可以形成特征向量。
分类决策建筑物图像分类决策可采用机器学习方法，如支持向量机、随机森林和神经网络等。
通过对特征向量进行训练和测试，可以达到对建筑物图像识别和分类的目的。
技术路线建筑物图像识别的技术路线包括以下三个层次：基于人工经验的方法该方法是利用人类对建筑物的认知和经验，设计特征描述符和分类规则。
该方法主要适用于特定的建筑物、场景和任务。
基于计算机视觉的方法该方法是利用计算机视觉技术，对图像进行预处理、特征提取和分类决策。
该方法适用于不同类型的建筑物、不同场景和不同任务。
基于深度学习的方法该方法是利用深度学习技术，对建筑物图像进行自动学习和分类。
该方法在性能和效果方面具有一定优势，但需要大量标注数据和高性能计算平台的支持。
应用与挑战建筑物图像识别具有广泛的应用前景，可应用于智能交通、城市规划、安防监控、地图制作等领域。
建筑物图像识别的挑战主要包括以下几个方面：多样性建筑物图像在颜色、纹理、形状和结构等方面具有多样性，需要针对不同类型的建筑物进行分类和识别。
大规模性建筑物图像数量庞大，需要高效的算法和大数据平台支持。
多视角性建筑物图像在不同位置、不同角度和不同光照下具有变化，需要考虑多视角建筑物识别问题。
实时性建筑物图像识别需要满足实时性，对算法性能和计算资源等方面提出了挑战。
基于深度学习的建筑图像识别与分类研究
基于深度学习的建筑图像识别与分类研究简介：随着城市建设的迅猛发展，建筑物数量的增加和多样化使得建筑图像的分类和识别变得越来越重要。
传统的基于规则的方法面临着复杂的场景、光照变化以及建筑物风格多样性等挑战。
基于深度学习的建筑图像识别与分类通过深度神经网络模型的训练和优化，可以实现对建筑图像的鲁棒性分类和准确识别。
一、深度学习在建筑图像分类中的应用近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了快速发展。
在建筑图像分类领域，深度学习被广泛应用于建筑物识别、风格分类、材料识别等任务。
通过使用深度卷积神经网络（CNN）模型，可以自动学习和提取建筑图像的特征，从而实现高精度的分类和识别。
二、数据收集和预处理对于建筑图像识别与分类的研究，首先需要收集大规模的建筑图像数据集。
可以通过互联网上的图像库、建筑网站和社交媒体平台等途径获取。
在收集到的数据上，需要进行预处理，包括图像去噪、尺寸归一化、图像增强等操作，以提高模型的鲁棒性和准确性。
三、深度学习模型的构建在建筑图像分类任务中，通常采用深度卷积神经网络（CNN）模型。
CNN可以通过多层卷积和池化操作，自动学习和提取图像的特征。
一种常用的CNN模型是卷积神经网络（VGGNet），它通过多个卷积层和全连接层的堆叠，实现了对图像的高层次抽象表示。
在构建深度学习模型时，还需要考虑网络结构的设计、参数初始化、正则化等因素。
四、模型训练和优化深度学习模型的训练采用了大规模数据集和反向传播算法。
首先，将数据集划分为训练集和验证集，并对训练集进行多轮迭代的训练。
在训练过程中，通过计算损失函数和梯度下降法来更新模型参数，以最小化预测输出与真实标签之间的差异。
同时，为了防止过拟合现象的发生，可以通过正则化、dropout等技术进行模型优化。
五、建筑图像分类的评估与应用模型训练完成后，需要对其进行评估和测试。
可以通过计算准确率、召回率、精确率等指标来评估模型的性能。
同时，还可以对模型进行可视化分析，以便深入了解模型在不同类别建筑图像上的表现。
遥感影像 建筑物识别
遥感影像建筑物识别遥感影像是通过航空或卫星遥感技术获取的地球表面物体的图像。
随着遥感技术的发展和应用，遥感影像在城市规划、资源调查等领域中起到了至关重要的作用。
其中，建筑物识别是遥感影像处理的一个重要任务。
建筑物识别是指根据遥感影像来确定和提取图像中的建筑物的位置、边界、形状和特征。
通过建筑物识别，可以对城市的建筑物进行统计和分类，从而实现对城市用地的利用和规划、灾害监测和管理等方面的需求。
建筑物识别通常包括以下几个步骤：预处理、特征提取和分类。
预处理是指对遥感影像进行预处理以提高图像质量和消除噪声。
常用的预处理方法包括图像增强、去噪、边缘检测等。
其中，图像增强可以提高图像的对比度和清晰度，使建筑物在影像中更加明显。
去噪可以消除图像中的噪声，提高识别的准确性。
边缘检测可以提取图像中的边缘信息，为后续的特征提取和分类提供依据。
特征提取是指通过对预处理后的遥感影像提取建筑物的特征，例如颜色、纹理、形状、尺度等。
这些特征可以用来描述建筑物在遥感影像中的表现，从而区分建筑物和其他地物。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换、形状描述符等。
其中，灰度共生矩阵可以分析图像的颜色和纹理特征，小波变换可以提取图像的频率域特征，形状描述符可以提取建筑物的形状特征。
分类是指将预处理和特征提取后的遥感影像进行分类，将图像中的建筑物和非建筑物进行区分。
常用的分类方法包括像元级分类和对象级分类。
像元级分类是将图像中的每个像元（像素）根据其特征值进行分类，从而得到建筑物的像元和非建筑物的像元。
对象级分类是基于像元级分类结果，通过将相邻的像元连接起来，形成完整的建筑物区域。
建筑物识别在城市规划、资源调查等领域中具有重要的应用价值。
例如，在城市规划中，可以通过建筑物识别来统计不同类型的建筑物，了解城市的用地分布和结构，为城市的用地利用和规划提供科学依据。
在资源调查中，可以通过建筑物识别来评估建筑物的密度、建筑类型等信息，为资源的合理开发和利用提供参考。
建筑物图像识别
建筑物图像识别研究摘要：随着城市化进程的不断发展，城市人口、经济等要素密切影响着城市建筑物的几何形态与分布。
从航拍图像或者卫星图像上快速准确的获取城市建筑物的信息不仅有利于地理空间数据的更新，而且对于有效监测新增建筑等城市专题信息有重要意义。
不仅如此，近年来基于卫星图像或者航拍图像的建筑物识别与轮廓提取算法的提出与研究改进，更有助于实现对城市建筑物的识别和分类。
其对GIS 数据的获得、对影像的理解、大比例尺制图和及其它许多对遥感数据的应用都具有重要的意义。
基于此，本文从建筑物轮廓的几何形态出发，对卫星图像中的建筑物轮廓的提取方法进行了研究。
主要进行了如下几方面工作：1、阐述了建筑物提取的基础理论。
对典型城市建筑物进行了特征分析，学习并理解在建筑物的轮廓提取中所要用到的算法，从中选择合适的边缘检测与轮廓提取算法。
2、在对已有方法进行总结归纳的基础上，系统的研究了基于灰度特征与二值数学形态学的轮廓描述算法和基于边缘特征的Hough变换直线提取算法，对这两种算法进行改进，初步实现了典型城市建筑物的半自动提取。
3、针对本文出现的方法进行编程实现，并针对试验结果对这两种方法进行综合的检测与评价，分析了这两种方法的特点及不足。
关键词：卫星图像；建筑物轮廓；二值数学形态学；边缘检测；直线提取Building Image Recognition and ResearchAbstract: With the continuing developing of urbanization, the urban population, economic and other factors are closely affecting the city building’s geometry and distribution. It is not only conductive to the data updating of geospatial, but also has important significance of the thematic information for effective monitoring of new city buildings and so on that accessing information form the city buildings aerial images or satellite images fast and accurately. Moreover, in recent years, building on satellite images to identify and contour extraction or aerial imagery and research to improve the algorithm proposed, but also help achieve the identification and classification of city buildings. Its GIS data acquisition, image understanding, large scale mapping and many other applications are of great significance.This paper is start form the geometry of the building outline, doing research of the extraction methods for the building outline which from high resolution images. Mainly for the following work areas:1.Describes the basic theory of building extraction. Urban buildings typicalcharacteristic analysis, systematic study of image processing algorithms to use in extraction of the building, from which to select the appropriate algorithm for edge detection and contour extraction.2.On the basis of summarizing the existing methods, the proposed featureextraction based on gray and binary mathematical morphology the contour edge detection algorithm based on linear Hough transform algorithm, the semi-automatic extraction of typical urban buildings.3.We were against the proposed method programming, and comprehensivetesting and evaluation of these two methods for the test results, the characteristics and drawbacks of the two methods.Key words:Satellite images, Building outline, Binary mathematical morphology，Edge detection，Line Extraction目录1 绪论 (1)1.1 研究背景和意义 (1)1.1.1 研究背景 (1)1.1.2 研究意义 (1)1.2 研究现状 (2)1.3 本文的主要内容 (3)2 建筑物图像预处理的基础理论 (6)2.1 建筑物的特征分析 (6)2.2 建筑物几何特征分类 (6)2.3 图像增强 (8)2.3.1 灰度变换 (8)2.3.2 直方图均衡变换 (14)2.4 本章小结 (19)3 基于灰度特征的建筑物轮廓提取 (20)3.1 图像二值化 (20)3.2 二值数学形态学 (25)3.2.1 膨胀与腐蚀 (25)3.2.2 开启与闭合 (27)3.3 本章小结 (31)4 基于边缘特征的建筑物轮廓提取 (32)4.1 边缘检测 (32)4.1.1 边缘检测技术 (32)4.1.2 边缘的分析 (33)4.1.3 关于梯度的概念 (33)4.2 边缘检测算子 (34)4.2.1 罗伯特(Robert)边缘算子 (35)4.2.2 索贝尔(Sobel)边缘算子 (35)4.2.3 Prewitt边缘算子 (35)4.2.4 拉普拉斯(Laplacian)边缘算子 (36)4.2.5 坎尼(Canny)边缘算子 (37)4.2.6 边缘检测算子比较 (40)4.3 直线段提取 (42)4.3.1 基于连接的直线段提取算法 (42)4.3.2 经典Hough变换算法 (43)4.3.3 经典Hough变换实验结果 (46)4.4 本章小结 (48)5 总结与展望 (49)5.1 总结 (49)5.2 展望 (50)参考文献 (51)致谢 (53)1 绪论1.1 研究背景和意义1.1.1 研究背景近年来，不断发展的空间技术使卫星图像与遥感图像呈现出高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的特点。
建筑工程质量控制与监督中的图像识别技术研究
建筑工程质量控制与监督中的图像识别技术研究摘要近年来，随着建筑行业的快速发展和技术的进步，图像识别技术在建筑工程质量控制和监督中发挥了重要作用。
图像识别技术通过分析建筑施工过程中的图像数据，可以快速、可靠地检测出可能存在的质量问题，提高工程质量，降低质量风险。
本文将介绍图像识别技术在建筑工程质量控制和监督中的应用，并对其在未来的发展方向进行展望。
1. 引言随着社会经济的发展，人们对建筑工程质量的要求越来越高。
传统的质量控制和监督手段主要依赖于人工巡检和经验判断，存在人力成本高、效率低、主观性强等问题。
而图像识别技术可以快速识别图像中的目标物体、瑕疵和缺陷，具有自动化、高效化、客观化的优势，可以有效提高建筑工程质量的监督和控制水平。
2. 图像识别技术在建筑工程质量控制中的应用2.1 图像识别技术在施工过程中的应用在建筑施工过程中，图像识别技术可以应用于多个环节。
例如，通过对施工现场的图像数据进行分析与识别，可以检测出误差超标、缺陷和施工瑕疵等问题，及时改进和纠正。
此外，图像识别技术还可以对建筑材料的质量进行评估和检测，避免使用低质量材料，提高施工质量。
2.2 图像识别技术在质量评估中的应用质量评估是建筑工程质量控制的重要环节。
传统的评估方法往往依赖于专家的经验和主观判断，存在一定的误差和不确定性。
而图像识别技术可以通过对建筑施工过程中的图像数据进行分析，识别出可能存在的质量问题，并计算相应的质量评估指标。
这样，不仅可以提高质量评估的准确性，还可以降低人力成本和时间成本。
3. 图像识别技术在建筑工程质量监督中的应用3.1 图像识别技术在监测过程中的应用建筑工程质量监督需要对施工现场进行实时监测和记录。
传统的监管方式主要依赖于人工巡查和手工记录，存在人力成本高、监测效果不稳定等问题。
而图像识别技术可以通过对监测图像进行实时分析和处理，快速发现施工现场的质量问题，并及时上报和处理，提高监督效果。
3.2 图像识别技术在问题追踪和整改中的应用建筑工程质量控制和监督过程中，问题的追踪和整改是非常重要的环节。
建筑物图像识别系统设计与实现
建筑物图像识别系统设计与实现蔡兴泉;柳静华【摘要】In order to better improve the accuracy and efficiency of the building image recognition system, focuses on researching and completing the building image recognition system with SIFT. Extracts the features of images with SIFT algorithm, and saves the features into XML file. Creates the image feature database which saves the base information and feature information of image. Uses GPS matching method and feature matching method to complete the image recognition. Provides the experiments results. The experiment results prove that the method is feasible and valid, and it has been used in the practical application.%为了更好地提高建筑物图像识别系统的准确性和效率，采用SIFT算法研究并实现建筑物图像识别系统。
利用SIFT算法提取建筑物图像特征，并保存XML特征文件；然后创建图像特征数据库，保存特征文件信息及图像的基本信息；最后利用GPS匹配与SIFT特征匹配相结合的方式识别建筑物图像。
实验验证表明，该方法是可行有效的。
该方法已经应用于实际的项目中。
机器学习技术如何识别图像中的建筑物
机器学习技术如何识别图像中的建筑物随着现代技术的不断进步，机器学习技术在图像识别领域取得了显著的突破。
其中，机器学习技术在识别图像中的建筑物方面发挥了重要作用。
本文将从机器学习技术在建筑物识别中的应用、识别方式以及其优势和挑战等方面进行探讨。
机器学习技术在建筑物识别方面的应用是非常广泛的。
通过训练模型，机器学习可以准确地选择和分析与建筑物相关的特征，并根据这些特征来判断图像中是否存在建筑物。
这种技术可以应用于各种领域，如地理信息系统、城市规划和旅游导航等。
在地理信息系统中，机器学习可以利用卫星图像或航空图像来快速识别城市的建筑物，从而提供更准确的地理数据。
在城市规划中，机器学习可以帮助分析不同城市的建筑物类型和密度，为规划者提供参考。
在旅游导航方面，机器学习可以根据图像中的建筑物特征，为游客提供准确的导航和推荐。
在识别图像中的建筑物方面，机器学习可以采用多种方式。
其中，最常见的方式是利用深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)。
CNN是一种能够对图像进行有效特征提取和分类的神经网络模型。
该模型通常由多个卷积层和全连接层组成。
在建筑物识别中，CNN可以对图像进行分析，提取建筑物的纹理、形状和结构等特征，并将其与训练集中的建筑物进行比较，从而实现识别。
此外，还可以利用支持向量机(SVM)、决策树等机器学习算法进行建筑物的分类和识别。
机器学习技术在建筑物识别方面具有许多优势。
首先，机器学习可以通过大量的数据进行模型训练，从而提高对建筑物的准确识别率。
其次，机器学习可以识别复杂的建筑物特征，包括不同的材料、形状和尺寸等，从而更准确地进行分类。
此外，机器学习可以自动化地完成建筑物识别的任务，节省了人力资源和时间成本。
然而，机器学习在建筑物识别中也面临一些挑战。
首先，建筑物的外观和材质可能因地域差异而有所不同，导致模型在不同地区的适应性不足。
其次，建筑物与其他物体之间的相似性可能导致模型的混淆，降低了准确性。
遥感图像中建筑物自动识别与标绘方法研究
电
子
测
量
技
术
第３ Ｏ卷 第 ２ 期
２ ０ 年 ２月 ０７
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遥 感 图像 中建 筑 物 自动 识别 与 标 绘 方 法研 究
李海月 王宏琦 陆见微 林
２ 吉林 省 吉林 市 中心 医院 吉 林 ．
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高分辨率遥感图像的建筑物识别与分析方法研究
高分辨率遥感图像的建筑物识别与分析方法研究一、引言高分辨率遥感图像的建筑物识别与分析方法研究在遥感技术领域具有重要意义。
随着遥感技术的不断发展和高分辨率遥感图像的获取日益普及，遥感图像中的建筑物识别和分析成为了研究热点。
本文将就高分辨率遥感图像的建筑物识别方法和建筑物分析方法两个方面展开研究，以期为相关领域的学者和工程技术人员提供参考和借鉴。
二、高分辨率遥感图像的建筑物识别方法1. 图像特征提取高分辨率遥感图像中建筑物的识别首先需要进行图像特征提取。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
颜色特征可通过直方图分析、颜色直方图等方法进行提取；纹理特征可通过灰度共生矩阵（GLCM）和Gabor滤波器等进行提取；形状特征则需要借助边缘检测和形态学处理等技术进行提取。
2. 建筑物区域提取在图像特征提取的基础上，需要进行建筑物区域的提取。
常用的方法有阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
阈值分割方法可以通过设定灰度或颜色的阈值来达到分割的效果；基于区域的分割可通过区域生长、区域分裂与融合等算法来实现；基于边缘的分割则可利用边缘检测算法如Canny、Sobel等来检测建筑物的边缘并进行分割。
3. 建筑物识别分类器构建在建筑物区域提取的基础上，需要构建建筑物识别分类器。
通常采用的方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forests）和卷积神经网络（CNN）等。
SVM通过特征向量的线性组合来进行建筑物的分类；随机森林则利用多个决策树来进行分类；CNN则通过多层神经网络进行特征提取和分类。
三、高分辨率遥感图像的建筑物分析方法1. 建筑物形状分析高分辨率遥感图像中的建筑物形状分析是指对建筑物的几何形状进行分析和描述。
常用的方法包括轮廓提取、形状指标计算和形状分类等。
轮廓提取可利用边缘检测算法提取建筑物的边缘信息；形状指标计算可以通过计算建筑物的面积、周长、长宽比等指标来描述建筑物的形状特征；形状分类则可通过聚类、支持向量机等方法将建筑物进行分类。
基于深度学习的建筑工程图像识别技术研究
基于深度学习的建筑工程图像识别技术研究近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习作为其中的一项重要技术，已经在各个领域展现出了巨大的潜力。
在建筑工程领域，深度学习技术的应用也逐渐受到了广泛关注。
本文将探讨基于深度学习的建筑工程图像识别技术的研究进展和应用前景。
一、深度学习在建筑工程图像识别中的应用建筑工程图像识别是指通过对建筑工程图像进行分析和处理，从中提取出有用的信息，实现对建筑物、结构和材料等的自动识别和分析。
传统的建筑工程图像识别方法通常需要手动设计特征提取算法，这种方法在处理复杂的建筑工程图像时存在一定的局限性。
而深度学习技术通过构建多层次的神经网络模型，能够自动学习和提取图像中的特征，从而在建筑工程图像识别中展现出了巨大的优势。
基于深度学习的建筑工程图像识别技术已经在多个方面得到了应用。
首先，它可以用于建筑物的识别和分类。
通过训练深度卷积神经网络模型，可以实现对建筑物的自动识别和分类，判断建筑物的类型、功能和风格等。
其次，深度学习技术还可以用于建筑结构的分析和评估。
通过对建筑工程图像进行处理和分析，可以实现对建筑结构的稳定性、安全性和耐久性等方面的评估。
此外，深度学习技术还可以用于建筑材料的识别和分析，实现对建筑材料的种类、质量和用途等方面的判断。
二、基于深度学习的建筑工程图像识别技术的研究进展随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的建筑工程图像识别技术也取得了一系列重要的研究进展。
首先，研究人员提出了各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等，用于建筑工程图像的识别和分析。
这些模型通过多层次的神经网络结构，能够实现对建筑工程图像中的特征进行自动提取和学习，从而提高了识别的准确性和效率。
其次，研究人员还提出了一系列的深度学习算法和优化方法，用于改进建筑工程图像识别的性能。
例如，迁移学习技术可以通过在大规模数据集上预训练模型，并将其应用于建筑工程图像识别中，提高模型的泛化能力。
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建筑物图像识别研究摘要：随着城市化进程的不断发展，城市人口、经济等要素密切影响着城市建筑物的几何形态与分布。
从航拍图像或者卫星图像上快速准确的获取城市建筑物的信息不仅有利于地理空间数据的更新，而且对于有效监测新增建筑等城市专题信息有重要意义。
不仅如此，近年来基于卫星图像或者航拍图像的建筑物识别与轮廓提取算法的提出与研究改进，更有助于实现对城市建筑物的识别和分类。
其对GIS 数据的获得、对影像的理解、大比例尺制图和及其它许多对遥感数据的应用都具有重要的意义。
基于此，本文从建筑物轮廓的几何形态出发，对卫星图像中的建筑物轮廓的提取方法进行了研究。
主要进行了如下几方面工作：1、阐述了建筑物提取的基础理论。
对典型城市建筑物进行了特征分析，学习并理解在建筑物的轮廓提取中所要用到的算法，从中选择合适的边缘检测与轮廓提取算法。
2、在对已有方法进行总结归纳的基础上，系统的研究了基于灰度特征与二值数学形态学的轮廓描述算法和基于边缘特征的Hough变换直线提取算法，对这两种算法进行改进，初步实现了典型城市建筑物的半自动提取。
3、针对本文出现的方法进行编程实现，并针对试验结果对这两种方法进行综合的检测与评价，分析了这两种方法的特点及不足。
关键词：卫星图像；建筑物轮廓；二值数学形态学；边缘检测；直线提取Building Image Recognition and ResearchAbstract: With the continuing developing of urbanization, the urban population, economic and other factors are closely affecting the city building’s geometry and distribution. It is not only conductive to the data updating of geospatial, but also has important significance of the thematic information for effective monitoring of new city buildings and so on that accessing information form the city buildings aerial images or satellite images fast and accurately. Moreover, in recent years, building on satellite images to identify and contour extraction or aerial imagery and research to improve the algorithm proposed, but also help achieve the identification and classification of city buildings. Its GIS data acquisition, image understanding, large scale mapping and many other applications are of great significance.This paper is start form the geometry of the building outline, doing research of the extraction methods for the building outline which from high resolution images. Mainly for the following work areas:1.Describes the basic theory of building extraction. Urban buildings typicalcharacteristic analysis, systematic study of image processing algorithms to use in extraction of the building, from which to select the appropriate algorithm for edge detection and contour extraction.2.On the basis of summarizing the existing methods, the proposed featureextraction based on gray and binary mathematical morphology the contour edge detection algorithm based on linear Hough transform algorithm, the semi-automatic extraction of typical urban buildings.3.We were against the proposed method programming, and comprehensivetesting and evaluation of these two methods for the test results, the characteristics and drawbacks of the two methods.Key words:Satellite images, Building outline, Binary mathematical morphology，Edge detection，Line Extraction目录1 绪论 (1)1.1 研究背景和意义 (1)1.1.1 研究背景 (1)1.1.2 研究意义 (1)1.2 研究现状 (2)1.3 本文的主要内容 (3)2 建筑物图像预处理的基础理论 (6)2.1 建筑物的特征分析 (6)2.2 建筑物几何特征分类 (6)2.3 图像增强 (8)2.3.1 灰度变换 (8)2.3.2 直方图均衡变换 (14)2.4 本章小结 (19)3 基于灰度特征的建筑物轮廓提取 (20)3.1 图像二值化 (20)3.2 二值数学形态学 (25)3.2.1 膨胀与腐蚀 (25)3.2.2 开启与闭合 (27)3.3 本章小结 (31)4 基于边缘特征的建筑物轮廓提取 (32)4.1 边缘检测 (32)4.1.1 边缘检测技术 (32)4.1.2 边缘的分析 (33)4.1.3 关于梯度的概念 (33)4.2 边缘检测算子 (34)4.2.1 罗伯特(Robert)边缘算子 (35)4.2.2 索贝尔(Sobel)边缘算子 (35)4.2.3 Prewitt边缘算子 (35)4.2.4 拉普拉斯(Laplacian)边缘算子 (36)4.2.5 坎尼(Canny)边缘算子 (37)4.2.6 边缘检测算子比较 (40)4.3 直线段提取 (42)4.3.1 基于连接的直线段提取算法 (42)4.3.2 经典Hough变换算法 (43)4.3.3 经典Hough变换实验结果 (46)4.4 本章小结 (48)5 总结与展望 (49)5.1 总结 (49)5.2 展望 (50)参考文献 (51)致谢 (53)1 绪论1.1 研究背景和意义1.1.1 研究背景近年来，不断发展的空间技术使卫星图像与遥感图像呈现出高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的特点。
这些图像数据包含丰富的地物细节信息，为地物提取提供了丰富的数据源。
人工地物是空间地理信息库中的重要元素，主要包括建筑物、桥梁、道路和大型工程构筑物，在城市区域的影像中80%的目标是建筑物和道路。
建筑物作为重要的人工地物之一，与人们的生活息息相关，其提取对数字地图、GIS数据库更新、数字城市建模、虚拟城市、虚拟旅游、游戏业等的发展有很大的促进作用。
基于此，建筑物信息的提取与描述方法处于不断的发展与完善过程中，是摄影测量与遥感、计算机视觉、图像理解等领域的研究热点，同时，由于问题的复杂性也是一个难点。
因此，探索快速、高效、准确的从卫星影像中提取出建筑物轮廓的方法已经成为当前遥感应用研究领域一个重要的课题，急待解决。
从实际应用角度来说，实现图像中建筑物的识别需要能够满足影像制图、地理信息系统的数据获取和自动更新的需要；从研究的角度出发，由于影像中目标的高度多样性和复杂性，成功的建筑物自动识别系统将为其他类型的影像理解问题提供具有普遍指导意义的理论和方法。
因此，如何识别和提取图像中的建筑物是图像处理领域中的重要的研究课题之一。
1.1.2 研究意义随着航空航天领域的技术越来越成熟，各种高分辨率卫星传感器的发射，所获取的地面图像质量也越来越高。
利用卫星图像或者航空照片来对地物进行信息提取，大大提高了工作效率。
伴随着海量卫星影像数据的提供，其信息提取与处理方法却相对进展缓慢。
人工解译与人工判读仍然是普遍的工作方式，费时费力，成为制约高分辨率卫星影像大范围应用的主要瓶颈因素之一。
从影像上自动识别地物类型并精确量测地物形状、大小，是卫星影像和摄影测量研究中的热点和难点，也是最终高度自动化地由影像获取基础地理信息的关键问题。
人工地物是空间地理信息库中的重要元素。
作为地物类别中的主要内容，建筑物的识别与提取占有很大的比例。
作为地形图中重要的成图元素，建筑物的识别与提取，直接影响到地物绘测的自动化水平。
由于建筑物具有明显的定位特征，所以对它的识别和了为特征提取、特征匹配、图像理解、制图和作为其他目标的参照体有重要的意义。
从实际应用角度来说，实现影像中建筑物的识别需要能够满足遥感影像制图、地理信息系统的数据获取和自动更新的需要；从1研究的角度出发，由于遥感影像中目标的高度多样性和复杂性，成功的建筑物自动识别系统将为其他类型的影像理解问题提供具有普遍指导意义的理论和方法。
1.2 研究现状图形分析的基本任务之一是从航空或者卫星图像中自动提取人造目标。
特别的，建筑物是城区的重要特征，提取建筑物的技术在城市制图、城市规划、地理信息工程以及军事侦察等领域有着广泛的应用。
在这些应用中，产生了许多自动提取建筑物的方法。
综合目前关于利用高分辨率航空相片或卫星影像提取建筑物等人工地物信息的方法，总体上大致可以分为两类：第一类是研究的最为广泛和深入的方法，是利用图像信息结合高程信息进行建筑物信息的提取。
该方法的主要原理是利用建筑物与周围环境之间存在的高差进行建筑物屋顶的提取，已经有大量的比较成熟的算法，如CSG方法等。