基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取
基于虚拟格网的建筑物点云轮廓线自动提取
建筑物作为城市的重要组成部分，其轮廓线的自动提取对于点云测图、城市空间分析、建筑物三维建模等具有重要的应用价值。
长期以来，建筑物轮廓线的提取一直是测绘、遥感学者的研究重点之一。
早期建筑物轮廓线的提取主要是基于遥感影像立体测图等方式进行，虽然获取结果精度较高，但工序复杂，周期长，成果的现势性难以保证[1-3]。
而目前城市发展迅速，面貌日新月异，如何快速、自动地获取与更新城市建筑信息是目前亟需解决的问题。
具有三维数据采集能力的机载激光雷达（Light Detection And Range，LiDAR）技术的出现，为3D建筑物轮廓线的快速获取提供了新的手段。
对此，已有许多学者针对LiDAR数据开展建筑物轮廓线的提取研究，如尤红建等[4]设计了一种基于LiDAR距离影像的建筑物边缘自动提取方法。
该方法在点云滤波的基础上，利用地面点与非地面点生成数字表面模型（Digital Surface Model，DSM）和数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）差值运算实现建筑物区域分割，然后利用拉普拉斯（Laplace）算子进行建筑物边界提取，并采用最小均方差逼近以及基于主方向的正交化完成建筑物轮廓线基于虚拟格网的建筑物点云轮廓线自动提取徐景中，马丽娜武汉大学遥感信息工程学院，武汉430079摘要：在分析现有轮廓线提取方法不足的基础上，提出基于虚拟格网的建筑物轮廓线自动提取方法。
该方法利用建筑物点云生成虚拟格网并进行二值填充；采用邻域分析方法进行边界格网的标记与追踪；为了避免边界追踪错误，设计了基于方向的单边缘格网抑制方法及基于距离的连接关系调整方法以改善提取结果质量；根据格网追踪结果，从原始建筑物点云中提取真实轮廓点以保持原始建筑物轮廓形态；采用随机抽样一致性估计及最小二乘拟合方法进行轮廓线规则化处理，实现建筑物轮廓线的自动提取。
实验结果表明，该方法能快速从建筑物点云中提取轮廓线，可为建筑物轮廓线的自动提取提供一种可行的解决方案。
使用遥感影像进行建筑物提取的方法
使用遥感影像进行建筑物提取的方法引言：随着遥感技术的不断发展和进步，遥感影像已经成为获取地理信息的重要手段之一。
在城市规划、土地利用、自然资源管理等领域，使用遥感影像进行建筑物提取成为了必不可少的工作。
本文将探讨几种常见的建筑物提取方法，并对其特点和应用进行分析。
一、基于目标检测的建筑物提取方法基于目标检测的建筑物提取方法是最常见和常用的一种方法。
它通过分析遥感影像中的特定纹理、颜色或形状等特征来检测建筑物目标。
常见的目标检测算法包括基于像素的方法、基于对象的方法和基于机器学习的方法。
1. 基于像素的方法基于像素的建筑物提取方法是最简单和直接的方法之一。
它通过设定某些特定的像素值或像素组合来检测建筑物。
例如，可以利用建筑物通常使用的红色或灰色来提取建筑物。
这种方法的主要优点是简单快速，但也存在着较大的误差率，容易受到光照、阴影等因素的干扰。
2. 基于对象的方法基于对象的建筑物提取方法是在像素级别的基础上进行的更高层次的目标检测。
它对遥感影像中的建筑物目标进行分割和识别，将像素组合成为连续的建筑物区域。
常见的方法包括基于阈值分割、基于边缘检测、基于形态学等方法。
这种方法在提取建筑物形状和边界方面效果较好，但也容易受到遮挡和复杂背景的影响。
3. 基于机器学习的方法基于机器学习的建筑物提取方法是近年来非常流行的方法之一。
它通过训练一定数量的有标注的样本数据，利用机器学习算法对影像进行分类和预测，实现自动化的建筑物提取。
常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和深度学习等。
这种方法准确性较高，但对于样本数据的选取和处理要求较高，而且计算量也较大。
二、基于特征提取的建筑物提取方法基于特征提取的建筑物提取方法是指通过提取遥感影像中的特征信息来检测建筑物。
常见的特征包括纹理特征、颜色特征和形状特征等。
1. 纹理特征提取纹理特征提取是基于遥感影像中建筑物纹理的变化来进行建筑物提取的一种方法。
基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取
基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取
庞池海;李光耀;赵洁;朱恒晔
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2008(028)0z1
【摘要】提出一种方法,可以从卫星图像中自动检测建筑物.介绍了直线提取和直线合并的算法,分别讨论算法的实现结果和对结果的评价.建筑物检测的结果为矢量的二维候选数据,缩短了原始图像数据和最后对图像理解之间的差距.
【总页数】3页(P190-192)
【作者】庞池海;李光耀;赵洁;朱恒晔
【作者单位】同济大学CAD研究中心,上海,201804;同济大学CAD研究中心,上海,201804;同济大学CAD研究中心,上海,201804;同济大学CAD研究中心,上海,201804
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于卫星图片的建筑物震害预测 [J], 韦秋蓓;罗奇峰
2.基于块处理的直线型标志符高精度轮廓提取技术研究 [J], 家建奎;齐敏;李珂
3.基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取 [J], 庞池海;李光耀;赵洁;朱恒晔
4.基于阈值分割和轮廓提取的图像边缘检测算法 [J], 徐国雄;张骁;胡进贤;倪旭祥
5.基于改进MRF的高分辨率SAR图像中建筑物轮廓提取算法 [J], 刘静;温显斌
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建筑物轮廓提取
建筑物轮廓提取
建筑物轮廓提取是指通过遥感卫星图像等技术手段，将建筑物的轮廓从图像中提取出来，以便用于城市规划、环境监测等领域。
建筑物轮廓提取的过程需要使用遥感数据处理软件，下面详细介绍建筑物轮廓提取的几个关键步骤。
一、遥感数据预处理
在进行建筑物轮廓提取前，首先需要进行遥感数据的预处理。
这里的预处理包括影像辐射校正、影像配准、影像融合等，以确保提取的轮廓准确无误。
二、建筑物识别
建筑物轮廓提取的第二步是建筑物识别。
建筑物识别是指通过图像处理技术，自动将建筑物从遥感图像中提取出来。
这个过程需要考虑到建筑物在遥感图像中的特征，如颜色、形状、纹理、尺寸等因素，以确定建筑物的位置和范围。
三、建筑物边界提取
建筑物识别完成后，需要进行建筑物边界的提取。
建筑物边界的提取包括图像分割、边缘检测等步骤，通过这些步骤可以将建筑物轮廓与周围环境分离开来，使轮廓更加清晰明确。
四、建筑物轮廓修复
建筑物轮廓提取的最后一步是轮廓修复。
由于遥感图像存在噪声和遮
挡等问题，所以在提取建筑物轮廓时，可能会产生缺失、断裂等现象。
这时需要对轮廓进行修复，使其完整无缺。
以上是建筑物轮廓提取的四个关键步骤，通过这些步骤可以精确地提
取出建筑物的轮廓。
建筑物轮廓提取技术已经广泛应用于城市规划、
环境监测、地质勘探、国土资源调查等领域，为人们的生产和生活带
来了许多便利。
利用遥感影像提取建筑轮廓的方法
利用遥感影像提取建筑轮廓的方法利用遥感影像提取建筑轮廓的方法，说白了就是用一种超级厉害的眼光，从天空中偷偷瞄一眼我们脚下的城市，然后把那些高楼大厦、小区花园、道路桥梁等等看得一清二楚。
这可比拿个放大镜在地上慢慢找方便多了，而且还能看到很多肉眼看不见的小细节。
那么，这个神奇的方法到底是怎么做到的呢？下面就让我来给大家揭开这个秘密吧！我们需要准备一些特殊的仪器，叫做遥感相机。
这些相机可不是普通的相机，它们可以捕捉到遥远地方的光线，然后把这些光线转化成数字信号。
有了这些信号，我们就可以把地面上的情况还原出来。
不过，这些相机拍摄出来的影像并不是我们想要的那种清晰度，而是一堆像素点组成的图像。
要想从这些像素点里提取出有用的信息，还需要进行一些复杂的处理。
第一步，就是把遥感影像进行解码。
这个过程就像是给像素点们穿上一件漂亮的衣服，让它们变得清晰可见。
解码完成后，我们就可以开始分析影像了。
这一步的关键是找到建筑物的轮廓线。
建筑物的轮廓线是指建筑物周围的一圈边缘线，它可以帮助我们判断建筑物的大小、形状等信息。
为了找到这些轮廓线，我们可以运用一些数学方法，比如边缘检测、形态学操作等等。
第二步，就是对建筑物进行分类。
不同类型的建筑物有不同的特征，比如住宅区的房子通常比较矮小，而商业区的高楼大厦则比较高大挺拔。
通过对建筑物的轮廓线进行分析，我们可以把它们分成不同的类别。
这样一来，我们就可以针对不同类型的建筑物采用不同的处理方法了。
第三步，就是提取建筑物的特征点。
特征点是指建筑物上一些独特的位置或者形状，它们可以帮助我们更精确地识别建筑物。
比如，我们可以通过测量建筑物顶部的角度、宽度等参数来确定它的形状；也可以通过测量建筑物底部的高度、长度等参数来确定它的位置。
提取出这些特征点后，我们就可以利用它们来进行后续的分析和处理了。
就是利用提取出来的信息进行应用了。
比如在城市规划中，我们可以通过分析建筑物的数量、分布等信息来评估城市的繁荣程度；在环境保护中，我们可以通过监测建筑物的高度、密度等参数来了解城市的发展状况和环境质量。
基于航空影像的建筑物边缘直线特征提取方法
１ １ 改进的标记分水岭分割 ．
分水岭变换法 ， 最初是用 于二值 图像 的分割 ， 近年来开
始用于遥感 图像的分割 Ｊ它可以得到单像 素宽的 、 通的 、 闭的及位置 准确的轮 ． 连 封
廓， 但同时也存在缺点 ， 即对图像中的噪声 比较敏感 ， 容易产生过分割 ． 针对传统 分水岭算法存在严重的过分割 现象， 很多研究 者结合各种 方法对传统 的 分水岭算法进 行了改进． ｉｃｎ 提出的快速分 水岭算法就是 经典代表 ． 是一种 基于 Ｖ ｎｅｔ 它 区域的标记方法 ， 一方 面有效降低了过分割现象 ， 另一方面也 大大提高 了分 割的效率． 该方法先对形态学梯度图像做 ｈ一极值变换 ， 滤除 图像 中的尖峰 ， 提取与物体有关 的 局部极小值并将他们构成二值标记图像 ； 然后借助形态 学极小值标定 技术 将 提取的 标记强制作为原梯度图的局部极小值 ， 屏蔽掉原先的所有局部极小值 ， 完成对梯度图像 的修正 ； 最后分水岭算法在修改后的梯度 像 分割． 然而 ， 空影像地物复 杂， 航 干扰信息较 多， 即使采用 Ｖｎｅｔ ｉ ｎ 标记分水岭 ｃ
对航空影像进行改进标记分水岭分割 ， 并结合 Ｄ Ｍ高度 信息 ， Ｓ 有效去除道路 和阴影的影 响． 同时， 影像进行基于多尺度 自适应 对 加权的改进 ｃｎ ｙ ａｎ 算子的边缘榆测． 在每一个分割得到的建筑物初始 区域 内， 对检测到 的边缘点进行相位编组提取直线 ， 利用建筑
物 屋 顶 约束 条 件 ， 计 屋顶 的主 方 向 ， 正 和 规 划 直线 段 ， 现 了建 筑 物 边 缘 直线 特 征 快 速 、 效 的 提 取 ． 统 修 实 有
Ｖ０． １２５ Ｎｏ． ２
第２卷 ５
第 ２期
基 于航 空影像 的建筑 物 边缘 直 线特 征提 取 方 法
利用遥感影像提取建筑轮廓的方法
利用遥感影像提取建筑轮廓的方法下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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航空影像中的建筑物提取与三维重建
航空影像中的建筑物提取与三维重建随着航空影像技术的不断发展和应用，航空影像中的建筑物提取与三维重建成为了一个备受关注的研究领域。
这项技术可以应用于城市规划、环境监测、灾害评估等众多领域，具有重要的实际价值。
本文将深入研究航空影像中的建筑物提取与三维重建技术，探讨其原理、方法和应用。
一、航空影像中的建筑物提取航空影像中的建筑物提取是指从航拍图像或卫星图像中自动或半自动地识别和提取出各种类型的建筑物。
这项技术可以为城市规划、土地利用评估等工作提供准确可靠的数据支持。
1.1 建筑物特征在进行建筑物提取之前，我们首先需要了解一些关于建筑物特征的知识。
一座典型的城市中有各种类型和形状各异的建筑物，其特征也会有所不同。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
1.2 建筑物提取方法建筑物提取方法可以分为基于特征的方法和基于机器学习的方法。
基于特征的方法主要利用建筑物的颜色、纹理、形状等特征来进行提取。
而基于机器学习的方法则利用训练好的模型来进行建筑物提取。
1.3 建筑物提取应用建筑物提取技术可以应用于城市规划、土地利用评估、环境监测等领域。
通过对航空影像中的建筑物进行提取，我们可以得到准确可靠的数据，为相关工作提供支持。
二、航空影像中的三维重建航空影像中的三维重建是指通过对航拍图像或卫星图像进行处理，得到真实世界中建筑物和地形等三维模型。
这项技术可以应用于城市规划、虚拟现实等领域，具有广阔的应用前景。
2.1 三维重建原理航空影像中的三维重建原理主要包括摄影测量原理图像处理原理。
摄影测量是指通过对摄影测量数据进行分析和处理，得到真实世界中建筑物和地形等三维模型。
数字图像处理则是指对航拍图像或卫星图像进行处理，提取出建筑物和地形等特征。
2.2 三维重建方法航空影像中的三维重建方法可以分为基于特征的方法和基于点云的方法。
基于特征的方法主要利用图像中的颜色、纹理等特征来进行三维重建。
而基于点云的方法则利用航拍图像或卫星图像中提取出来的点云数据进行三维重建。
利用遥感影像提取建筑轮廓的方法
利用遥感影像提取建筑轮廓的方法嘿，小伙伴们！今天咱们来聊聊一个有趣的话题：如何利用遥感影像提取建筑轮廓。
你们知道吗，遥感影像可是咱们的眼睛，可以帮助我们观察到遥远的地方。
而建筑轮廓就像是咱们的相貌，可以让我们了解一个地方的风貌。
那么，如何让遥感影像“看”到这些建筑轮廓呢？下面就让我来给大家详细介绍一下吧！咱们要了解一下什么是遥感影像。
遥感影像就是通过卫星、飞机等高空设备拍摄下来的地球表面的照片。
这些照片可以反映出地球表面的各种信息，比如地形、植被、建筑物等。
而我们要做的就是从这些照片中提取出建筑物的轮廓。
那么，如何提取建筑物的轮廓呢？这里就要用到一些专业的软件和算法了。
但是，不用担心，咱们今天不讲那些复杂的技术细节，只讲一些简单易懂的方法。
其实，提取建筑物轮廓的方法有很多种，下面我给大家介绍三种比较常用的方法。
第一种方法叫做边缘检测。
边缘检测就是找出图像中的边缘线，然后根据边缘线的形状来提取建筑物的轮廓。
这种方法的优点是简单易懂，只需要几个基本的数学公式就可以实现。
但是，它的缺点也很明显，就是对于复杂背景或者建筑物之间的重叠部分，效果不是很好。
第二种方法叫做轮廓连接。
轮廓连接就是把图像中的边缘线连接起来，形成一个完整的轮廓。
这种方法的优点是可以处理复杂的背景和重叠部分，效果比较好。
但是，它的缺点是需要一定的编程技巧，对于普通人来说可能有点难度。
第三种方法叫做形态学操作。
形态学操作就是通过一些数学变换来改变图像的结构，从而提取出建筑物的轮廓。
这种方法的优点是可以自动完成很多复杂的操作，非常方便。
但是，它的缺点是需要一定的数学基础，对于普通人来说可能有点难以理解。
好了，上面就是我给大家介绍的三种提取建筑物轮廓的方法。
希望对你们有所帮助！这些方法只是冰山一角，实际上还有很多其他的方法和技术可以用于提取建筑物轮廓。
如果你对这个话题感兴趣，可以去查阅一些相关的资料，相信你会有很多收获的！我想说的是，遥感影像虽然看起来很高大上，但其实它也是由很多普通的人一步一步搭建起来的。
利用遥感影像提取建筑轮廓的方法
利用遥感影像提取建筑轮廓的方法随着科技的发展，遥感技术在各个领域都得到了广泛的应用。
其中，利用遥感影像提取建筑轮廓的方法在城市规划、环境保护、土地利用等方面具有重要的意义。
本文将从理论和实践两个方面，详细介绍利用遥感影像提取建筑轮廓的方法。
一、理论基础1.1 遥感影像的获取与预处理遥感影像是通过卫星、飞机等高空平台对地面进行观测拍摄得到的。
这些影像可以反映出地表的特征，如地形、地貌、植被、水体等。
为了能够有效地提取建筑轮廓，首先需要对遥感影像进行预处理，包括：辐射校正、大气校正、图像拼接等。
这些操作可以消除影像中的误差，提高影像质量。
1.2 建筑物的特点分析建筑物在遥感影像中呈现出一定的特征，如形状、大小、纹理等。
通过对这些特征的分析，可以识别出建筑物的位置和范围。
建筑物的结构也会影响其在遥感影像中的表现形式，因此在提取建筑轮廓时需要充分考虑建筑物的结构特点。
二、实践方法2.1 选择合适的遥感影像为了能够有效地提取建筑轮廓，需要选择具有一定分辨率和清晰度的遥感影像。
还需要考虑到气象条件的影响，如云层、雨雪等天气条件会对影像质量产生不利影响。
因此，在实际操作中需要根据具体情况选择合适的遥感影像。
2.2 图像分割与提取图像分割是将遥感影像中的不同物体分离出来的过程。
在提取建筑轮廓时，首先需要对遥感影像进行图像分割，将其划分为不同的区域。
然后，通过对比不同区域的像素值差异，可以识别出建筑物的轮廓线。
这一过程通常采用阈值分割、边缘检测等方法实现。
2.3 轮廓线优化与细化由于遥感影像的分辨率有限，提取出的建筑轮廓线可能存在一定的不连续性和粗糙度。
为了提高建筑轮廓线的精度和质量，需要对其进行优化和细化。
这一过程可以通过形态学运算(如闭操作、开操作等)实现。
三、实际应用案例近年来，我国在城市规划、环境保护等领域广泛开展了利用遥感影像提取建筑轮廓的工作。
例如，在某城市的拆迁改造项目中，通过对遥感影像的分析，成功地提取出了大量建筑物的轮廓线，为项目的顺利推进提供了有力支持。
卫星遥感影像建筑物信息提取新方法
卫星遥感影像建筑物信息提取新方法近年来，随着卫星遥感技术的不断发展，利用卫星遥感影像进行建筑物信息提取已成为地理信息科学领域的研究热点之一。
传统的建筑物信息提取方法往往依赖于人工解译和手工标注，工作量大，效率低，并且易受主观因素影响。
因此，研究新的方法来自动化提取建筑物信息对于提高效率、降低成本具有重要意义。
一种新的方法是利用深度学习技术进行建筑物信息提取。
深度学习是一种模仿人脑的神经网络算法，通过训练数据自动学习特征和规律。
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，并被广泛应用于目标检测和图像分类等任务中。
在建筑物信息提取中，深度学习可以通过训练大量的遥感影像样本，自动提取建筑物的特征，并完成建筑物的边界提取、分类和定位等任务。
相比传统方法，利用深度学习进行建筑物信息提取可以减少人工干预，提高准确性和效率。
另一种新的方法是基于卫星遥感影像的多源数据融合。
卫星遥感影像的分辨率有限，难以直接提取细小或隐藏在高层建筑中的建筑物信息。
为了解决这一问题，研究人员将卫星遥感影像与其他数据源，如激光雷达数据或地面摄影数据进行融合。
多源数据融合可以提供更多维度的信息，丰富建筑物信息的特征。
例如，激光雷达数据可以提供建筑物的高度信息，地面摄影数据可以提供建筑物的外观信息。
通过将这些数据融合起来，可以更准确地提取建筑物的边界、高度和类型等信息。
此外，基于卫星遥感影像的深度学习方法与多源数据融合方法可以相互配合，形成一种新的综合方法。
例如，可以在深度学习的基础上进一步引入激光雷达数据或地面摄影数据，通过多源数据的融合提取建筑物的更详细信息。
这种综合方法可以充分利用不同数据源的优势，提高建筑物信息提取的准确性和效率。
此外，随着卫星遥感技术的进一步发展，高分辨率遥感影像的获取将变得更加容易。
高分辨率遥感影像可以提供更清晰、更详细的建筑物信息，为建筑物信息提取新方法的研究提供了更好的数据基础。
同时，随着云计算和大数据技术的发展，处理大规模遥感影像数据的能力也得到了显著提升。
基于高分辨率遥感影像的建筑物轮廓信息提取
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基于高分辨率遥感影像的建筑物轮廓信息提取
发布日期：2009-07-03 09:27:08 浏览数： 字号:〖大 中 小〗
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现有的一些研究大多集中在比较规则和特征明显的建筑物，通用性较差，而且当建筑物比较密集时提取的效果一 般。鉴于这些原因，本文选用人工建筑物密集的大学校园为本次研究的典型试验区，以Quickbird（快鸟）为基础数据 源，运用图像图形处理和分析、模式识别技术、现代计算机技术，设计了一套从单时相高分辨率遥感影像上快速提取建 筑物二维轮廓信息的技术方案。
/html/gtxxzy_gtzyxxh/2009-7-3/0973927849643182.html
2011/7/5
基于高分辨率遥感影像的建筑物轮廓信息提取 __常州市国土资源局
页码，3/4
3.6区域标识
区域标识是进行独立区域的特征量测和统计处理的关键步骤。经过初步分割，二值图像被分为一系列区域，为了进 一步区分建筑物目标区域与噪声区域，需要对图像中所有独立区域进行标识，然后才能够进行区域的特征测量，提取建 筑物目标。区域标识的基本思想是：第一从图像的某一位置出发，逐一像素进行扫描，对于同一行中不连通的行程（灰 度相同）标上不同的号，不同的列也标上不同的号；第二是逐次扫描全图，如果两个相邻的行（列）中有相连通的形成 则下行（列）的号改为上行（列）的号；第三是对标记的号进行排列，则可得到图像中不连通区域的标识序列。得到了 图像中目标区域的标识序列，就可以对每一个感兴趣目标进行特征量测。
利用遥感影像提取建筑轮廓的方法
利用遥感影像提取建筑轮廓的方法大家好，今天我要跟大家聊聊一个挺有意思的话题。
这个话题就是怎么用遥感影像来找出那些高楼大厦的轮廓。
听起来是不是挺高大上的？不过别急，咱们一步一步来，先从基础说起。
咱们得知道什么是遥感影像。
简单来说，遥感影像就是通过卫星或者其他高空设备拍摄下来的地球表面的照片。
这些照片里，每个角落都藏着很多信息，比如建筑物、森林、河流等等。
而我们要做的，就是像侦探一样，从这些海量的信息中找出那些特别的线索——也就是我们要找的建筑轮廓。
那么，怎么找呢？这就得靠一些技巧了。
你得挑个好时机。
比如说，选在太阳刚刚升起或者月亮已经落下的时候，这时候光线比较柔和，建筑物的影子不会太深，这样就能更容易地看到轮廓。
接下来，就得靠咱们的眼睛和脑子了。
咱们得仔细瞅瞅那些照片，找找有没有特别明显的影子。
要是能找到，那就说明这个影子可能是个建筑的轮廓。
咱们还得琢磨琢磨，看看这影子是不是规规矩矩的，是不是跟周围的环境不太搭调。
要是不太搭调，那可能就有问题了。
然后，咱们还得有点耐心。
找轮廓这事儿，有时候得花点时间。
因为不是所有的照片都能直接看出建筑轮廓，有些时候，你得自己动手，把照片里的建筑物给画出来。
这样一来，就能更清楚地看到它的形状和特点。
当然啦，找轮廓也不是一件容易的事。
有时候，你可能会碰到一些特别棘手的情况。
比如说，有时候照片里的背景太复杂了，让你分不清哪个是建筑物；还有的时候，你可能会找不到合适的光线来拍出清晰的轮廓。
这时候，你就得动动脑筋，想想怎么能让情况变得更好。
我想说的是，虽然找建筑轮廓这事儿看起来挺简单的，但其实里面还是有很多学问的。
比如说，你得知道什么时候拍照最好，你得学会怎么看照片，还得有耐心去画图。
所以啊，如果你对这方面感兴趣的话，不妨多花点时间去研究研究，说不定你还能发现一些新的技巧和方法呢！利用遥感影像提取建筑轮廓是一项既有趣又富有挑战性的工作。
它不仅需要我们具备丰富的地理知识，还需要我们运用各种技巧和方法来解决问题。
基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取
收稿日期:2007-11-22;修回日期:2008-01-15。
作者简介:庞池海(1982-),男,浙江天台人,硕士研究生,主要研究方向:计算机仿真、图像处理; 李光耀(1965-)男,安徽安庆人,研究员,博士生导师,主要研究方向:计算机仿真、图像处理; 赵洁(1983-),女,江苏南通人,硕士研究生,主要研究方向:计算机仿真、图像处理;朱恒晔(1978-),男,江苏镇江人,博士,主要研究方向:系统仿真、虚拟样机。
文章编号:1001-9081(2008)S1-0190-03基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取庞池海,李光耀,赵 洁,朱恒晔(同济大学CAD 研究中心,上海201804)(tcp ch @sohu .com )摘 要:提出一种方法,可以从卫星图像中自动检测建筑物。
介绍了直线提取和直线合并的算法,分别讨论算法的实现结果和对结果的评价。
建筑物检测的结果为矢量的二维候选数据,缩短了原始图像数据和最后对图像理解之间的差距。
关键词:建筑物检测;直线检测;Canny 算子;霍夫变换;边缘检测中图分类号:T P391.41 文献标志码:ABuildi ng figure extracti on i n satellite i m ages based on li ne detecti on algorithmPANG Ch-i ha,i LI Guang -yao ,Z HAO Jie ,ZHU H eng -ye(CAD Re se a rch C e n te r,T ongji Universit y,S hangha i 201804,C hina )Abstract :In o rder to g enerate t he 3D-model of constructi on ,usi ng t he m ethod based on i m ag e pro cessi ng,au t om ated techn i ques w ere proposed to replace the curren t manua l work .A n approach for auto m atic bu ildi ng detection w as put for w ard from sate llite i m agery .F irstl y,the algo rith m s o f li ne ex tracti on and li ne m erg i ng w ere presen ted .T hen ,t he i m p l ementation of the m e t hod and resu lt quantitative qua lity assess m ent we re discussed respecti ve l y .The resu lt of bu il d i ng detecti on prov i des the vector i a l and t w o -di m ens i on cand i date data ,w hich sho rten the d ifference be t w een or i g i na l i m ag e data and fi nal understandi ng .K ey words :buil d i ng detection ;li ne de tecti on ;C anny opera t o r ;H ough transf o r m;edge detection0 引言从城市航空影像中提取关键地物的研究主要集中于建筑物和道路两个方面。
案例！从天地图中提取全市的建筑物矢量轮廓-以苏州市为例
案例！从天地图中提取全市的建筑物矢量轮廓-以苏州市为例在《5分钟，ArcGIS 简单几步从天地图中提取出建筑物轮廓的矢量数据》中详细介绍了如何使用ArcGIS pro 或者ArcMap 从天地图影像中提取中提取时效性好、位置又准确的建筑物矢量轮廓。
又在这篇《如何用QGIS 下载高清天地图影像直到服务器宕机，同时解决下载质量差的问题，不仅仅天地图哦！》文章中介绍了如何使用 QGIS 下载高等级的、大范围的天地图影像。
结合这两篇文章做出了一个大范围的案例，提取苏州市东西方向约10公里、南北方向约10公里范围内的所有建筑物，基本包括了苏州市的主城区。
咋一看效果还针不戳！但仔细一看还有一些可以优化的地方，同时也存在一些需要注意的点，下面就大致浏览一下制作过程，当然重点是注意事项和可优化的地方。
Note：所以这篇文章不是详细的教程，因为之前已经写过了，所以步骤会稍显粗略。
如果卡在某些地方，可以翻阅上面提到的两篇文章，非常详细。
重点是过程中的注意事项和优化方法。
最终效果制作方法步骤一：下载先从QGIS 中下载了苏州市部分主城区的天地图图像，参考系为3857，空间分辨率为0.5米，共1.6G。
左：下载的天地图矢量图像；右边：放大后(虽然叫天地图矢量图像，但本质是服务器端渲染使用矢量数据制作的切片图片，在客服端显示而已，并不是矢量。
)步骤二：灰度图化将下载的图像添加到任意GIS 软件中，比如ArcGIS Pro 或ArcMap，我们需要将其灰度图化，我也喜欢叫二值化。
在GIS 软件的符号系统中选择拉伸，拉伸色带使用黑白色带，然后导出，导出设置选择渲染器导出，他就会根据当前栅格的渲染结果进行导出。
导出结果如下密密麻麻的白点全是建筑物步骤三：分类并导出然后根据灰度图设置合适的阈值将建筑物和非建筑物分开，然后导出栅格（勾选渲染器）。
ArcGIS Pro 符号系统再次提醒，这不是一篇详细的教程文章，因为之前已经写过了，所以步骤不会非常详细。
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收稿日期:2007-11-22;修回日期:2008-01-15。
作者简介:庞池海(1982-),男,浙江天台人,硕士研究生,主要研究方向:计算机仿真、图像处理; 李光耀(1965-)男,安徽安庆人,研究员,博士生导师,主要研究方向:计算机仿真、图像处理; 赵洁(1983-),女,江苏南通人,硕士研究生,主要研究方向:计算机仿真、图像处理;朱恒晔(1978-),男,江苏镇江人,博士,主要研究方向:系统仿真、虚拟样机。
文章编号:1001-9081(2008)S1-0190-03基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取庞池海,李光耀,赵 洁,朱恒晔(同济大学CAD 研究中心,上海201804)(tcp ch @sohu .com )摘 要:提出一种方法,可以从卫星图像中自动检测建筑物。
介绍了直线提取和直线合并的算法,分别讨论算法的实现结果和对结果的评价。
建筑物检测的结果为矢量的二维候选数据,缩短了原始图像数据和最后对图像理解之间的差距。
关键词:建筑物检测;直线检测;Canny 算子;霍夫变换;边缘检测中图分类号:T P391.41 文献标志码:ABuildi ng figure extracti on i n satellite i m ages based on li ne detecti on algorithmPANG Ch-i ha,i LI Guang -yao ,Z HAO Jie ,ZHU H eng -ye(CAD Re se a rch C e n te r,T ongji Universit y,S hangha i 201804,C hina )Abstract :In o rder to g enerate t he 3D-model of constructi on ,usi ng t he m ethod based on i m ag e pro cessi ng,au t om ated techn i ques w ere proposed to replace the curren t manua l work .A n approach for auto m atic bu ildi ng detection w as put for w ard from sate llite i m agery .F irstl y,the algo rith m s o f li ne ex tracti on and li ne m erg i ng w ere presen ted .T hen ,t he i m p l ementation of the m e t hod and resu lt quantitative qua lity assess m ent we re discussed respecti ve l y .The resu lt of bu il d i ng detecti on prov i des the vector i a l and t w o -di m ens i on cand i date data ,w hich sho rten the d ifference be t w een or i g i na l i m ag e data and fi nal understandi ng .K ey words :buil d i ng detection ;li ne de tecti on ;C anny opera t o r ;H ough transf o r m;edge detection0 引言从城市航空影像中提取关键地物的研究主要集中于建筑物和道路两个方面。
已有的匹配的方法,对于现代城市中具有重要意义且形状复杂的高层建筑物和主干道,还不能形成有效的提取。
然而人类却能几乎在瞬间辨识出这些物体的存在和位置[1]。
航空影像的复杂性使目标检测变得十分困难。
以往对建筑的检测方法可以分为以下3类:1)使用立体影像匹配的方法,这种方法可以提供建筑物准确的空间信息,使建筑物通过空间信息被检测出来[2]。
不过这种方法需要额外的信息,如DE M 信息。
2)使用直线分析。
首先从图片中检测出直线,将它们归类并且建模出矩形,推算出候选的建筑物[3]。
直线可以通过使用感知的视觉数据组织的方法分类,许多报告已经使用这种方法进行了建筑物检测实验[4]。
不过该方法对于大规模的检测效果不是很好。
3)辅助信息的方法。
如阴影或直线的透视效果,也可作为建筑物检测的重要手段。
作为一种低层次视觉技术,线段提取是一项很基本的任务。
它的处理对象是边缘图像,输出是线段。
其输出经常作为更高层处理(形状描述、目标识别、立体匹配等)的输入。
由于线段提取的重要性,很多研究者在这方面做了大量工作。
归纳起来,可分为3类:1)传统的H ough 变换;2)首先提取基本线段(e l ementary li ne segm ent ,ELS),再进行线段合并;3)利用梯度信息将边缘像素组成线段[3]。
本文结合前两种方法,利用局部的H ough 变换,先抽取出直线,然后利用附有信息的直线分析图像中的对象,构建直线图的数据结构,并利用这些信息生成建筑物的候选集。
1 主要准则通常将图像理解系统划分成几个阶段从而简化整个问题的难度。
主要流程包括图像预处理,图像分割,特征提取,特征描述和识别。
至今,对于各类应用还没有一个统一的方法。
对于不同的项目的方法大相径庭。
本文着眼于卫星图片中的建筑物检测。
首先定义一些策略或思想准则作为解决这个问题的指导。
层次化 图像数据在计算机中以孤立点的信息形式存在。
图像处理的目的是要对这些点尽可能地按照图像的原意进行分类,最后抽象出同类点集的含义。
所有工作,包括前处理、图像分割、特征提取等,都是为了实现这一目标。
在本文的研究中,首先将点归类成线,然后将线组合成几何形状。
称之为点线面的变换。
整合方法 一些信息,比如颜色和方向,对图像中的元素来说是非常重要的,但不少方法忽略了这些信息的利用。
在本文的研究中,将取得的颜色信息作为线和面对象的附属信息,或者称之为权重。
这些信息可以帮助改善的检测过程。
局部化假设 假设物体,包括颜色、线的位置、面的位置以及图像中的所有元素,只和其一定范围内的邻域元素存在相应的关系。
这个假说可以减少处理所花费的时间,从而得出各种可行的统计(现在的图像分析方法主要是基于数学统计的)。
这个假设使得分治的方法能够得以实施,从而降低计算难度。
2 建筑物检测算法整个检测算法主要分为以下4个阶段。
第28卷2008年6月计算机应用C o mpu ter App licationsVo.l 28June 20081)直线抽取。
在第一阶段,边缘通过Canny 算子被检测出来,并使用改进的霍夫算法进行直线的抽取。
2)直线关系图生成,对直线之间的关系进行检测然后生成直线关系图。
3)候选建筑物生成。
4)搜索整个关系图从而生成检测出的建筑物。
2.1 直线提取方法中的第一阶段是直线提取。
图像边缘元素由C anny -Pe trou -K ittl e r(CPK )边缘滤器[5]检测;然后通过改进的霍夫变换提取线性元素。
我们对建筑边缘检测和轮廓的生成基于以下的假设:在图像中鸟瞰城市,看到的建筑物的屋顶可以使用多边形来进行描述。
所以在这个前提下,应该抽取尽可能多的直线。
方法使用了改进的霍夫变换作进行直线的提取。
在这个阶段的最后,为每条直线的端点进行标记,从而为下一阶段的处理做好准备。
2.1.1 Canny 滤波Canny 滤波器被用来进行边缘提取。
在这个阶段,目的是描述图像的边缘信息,包括噪声。
2.1.2 改进的霍夫变换在进行霍夫变换之前,使用一个边界跟踪的算法来提取Canny 算子检测的连续边缘并把边缘进行分类。
在霍夫变换中,使用局部化的方法将直线检测出来。
如果使用一般的霍夫变换在全局范围内进行直线的检测,只能检测出较长的直线,对于众多较短的直线的效果并不理想。
因此,先将边缘分类,对每一段连通的点集使用霍夫变换,从而减少处理的数据量,降低检测误差的比率。
在霍夫变换后,使用尖峰检测的方法检测出所有可能的尖峰(作为候选的直线),尖峰的检测是根据投票区域的投票数来决定的。
2.1.3 直线属性的添加在这一部分,先定义了一个存储直线信息的数据结构,然后为每条直线添加了一些附属的信息。
在本文中,它们是颜色和方向。
每条直线有4个颜色信息,每条直线的每个端点的两侧各有1个颜色的信息。
计算处于直线断点附近一个小邻域内的像素的平均颜色,即平均的灰度值,作为端点的颜色属性。
图1显示了直线和它们的邻域。
另一种属性是方向。
设顺时针方向为正方向,并初始化它们为零。
这里有一点需要注意,经过C anny 滤波和霍夫变换,直线被简化为只有一个像素的宽度,而实际上图像中的边缘可能会宽于一个像素。
应计算直线最外侧的外部邻域,不要计算直线的区域。
图1 直线和端点的邻域在图1(a)中,按照规则3)(见下文),拥有红色区域和黄色区域的直线属于同一个候选对象。
在图1(b)中,1号线和2号线,是蓝色建筑的边沿,直线的颜色属性是相似的。
2.2 直线关系图生成直线间的关系可以被划分为三类:相连的、不相连的以及平行的。
如上文所述,所有直线关系的生成必须基于局部化原理。
一条特定的直线只与其某一邻域内的某一直线存在相互的关系。
依据以下几点规则,生成直线关系图。
1)当两条直线端点中的一个端点间的距离小于某一给定的阈值并且它们之间的斜率差也小于某一给定的阈值时,认为它们属于同一条直线,将其连接起来。
2)对每条直线,根据其长度确定其搜索的区域,减少计算量,一般为直线长度的5%~10%3)如果两条直线某一端点的颜色属性相似,标记两条直线属于同一对象,如图1。
直线的关系被存放在一张关系图中,图的节点代表直线,直线间的关系用一条弧来表示,如图2所示,图中圈内数字为候选建筑物索引。
图2 直线关系图4)直线的方向,以闭合多边形的顺时针为正方向。
2.3 候选建筑物生成在生成直线关系图后,得到了图像二维的信息。
这阶段的工作并不着重于图像的理解,而且提取出图像中的平面信息。
因此,将一个封闭的多边形作为一个具有较高可能性的候选的建筑物对象;对于未闭合,但由直线连接的对象,给予它们较低的可能性作为候选建筑物;并且忽略单条的直线线路(备注它们为其他元素)。
下面是建筑物检测过程的主要算法:算法1 候选建筑物边缘检测输入:I {原始图像}1) 进行Canny 滤波输出:E {Canny 滤波的边缘信息}2){使用边界跟踪算法追踪边界并且将其分为连通点集的集合}输出:L {连通边缘集合}3){局部化霍夫变换}for each line l i of L do {H ough Transfor m }4){尖峰检测}5){遍历得到的尖峰,使用两个端点表示一条直线;给定每个端点它邻域的颜色属性}输出:LL {直线集合}6){建立直线关系图}for each line l i of LL do{测试l i 的邻域信息,查找最近的端点l i +1,比较颜色信息}i f {颜色相同}i f {距离小于给定阈值&&斜率差小于给定阈值}{连接两条直线}els ei f{l i 和l i +1未被标记}{建立候选建筑物b ,将l i 和l i+1存储在b 中,将b 的指针赋予l i 和l i+1,将b 存储在候选建筑集中}E lse {查找l i 或l i+1的指针,将其加入已有建筑候选集}7)END3 实验和讨论3.1 图像测试实验的软硬件环境如下:W i ndow s XP P ro fessi ona,l M icroso ft V isual Stud i o 2005,C#,CPU 为T24001.83GH z ,1.5G B 内存。