面向城市建筑物检测的高分遥感影像改进分水岭分割

 2022-01-17 11:01

论文总字数:17695字

目 录

摘要 3

Abstract 3

1 绪言 5

1.1 研究背景和意义 5

1.2 国内外研究现状 5

1.3 拟解决的问题 6

1.4研究的关键内容 6

1.5论文的主要内容安排 6

2 图像分割技术的研究 7

2.1 基于边缘检测的分割方法 7

2.2 基于区域的分割方法 7

2.3 基于灰度特征的阈值分割方法 8

2.4 其它的图像分割方法 8

3基于标记的分水岭变换 9

3.1传统分水岭算法的研究 9

3.1.1传统分水岭变换 9

3.1.2分水岭变换优缺点 10

3.2改进的分水岭算法实现 10

3.3彩色遥感图像梯度的计算 10

3.4梯度图像的低通滤波 11

3.5扩展最小变换标记 11

3.6改进的分水岭算法 12

3.7实验结果 13

3.8本章小结 14

4基于建筑物特征的区域合并 15

4.1遥感影像的建筑物提取特征 15

4.1.1光谱特征 15

4.1.2纹理特征 16

4.1.3形状特征 16

4.2基于建筑物形状特征区域合并的依据 17

4.2.1建筑物轮廓的曲率 17

4.2.2矩形度作为合并标准的依据 18

4.3基于建筑物纹理特征区域合并的依据 19

4.4区域合并标准的设定 19

4.5试验结果 20

5总结 21

5.1 论文总结 21

5.2 研究展望 21

参考文献 22

致谢 24


面向建筑物的高分遥感影像分水岭分割

周峰

,China

Abstract:In recent years, with the rapid development of China's economy and the acceleration of urbanization,the test of our city in terms of construction management is becoming more and more serious. To be familiar with and master the method of extracting building information from high resolution remote sensing images can help us to understand the city building information and the dynamic changes in urban area in time and objectively. In addition, land planning, disaster relief and map drawing are also inseparable from the methods of building information extraction from high resolution remote sensing images. In this regard, many experts and scholars have done a lot of research and improvement, and put forward many extraction methods for different geographical conditions and actual needs.

Watershed transformation, as a classical algorithm, is widely used in remote sensing image processing. Watershed transform is a mathematical morphology segmentation method based on region growing. After segmentation, it can get a complete block area. However, when the traditional watershed transform is used to detect the building, the background of the remote sensing image is complicated and the texture is fine, and the watershed transform is a very sensitive algorithm to the noise. In the watershed segmentation, a large number of false edge information can be divided, which leads to the inundation of the real edge information and can not be extracted accurately.

In this paper, the wavelet low pass filter is used to preprocess the image, smooth the noise of the original image, and then use the extended minimum transform to select the appropriate threshold to mark the gradient image. Finally, the characteristic of the fixed curvature is obtained by the building contour, and the structure is combined with the shape and texture of the building, and the structure is combined with the building shape and texture. And complete building detection.

Key words: high resolution remote sensing image, watershed transform, building detection, area merging

1 绪言

研究背景和意义

近年来随着我国经济的飞快发展,城市化进程的不断加快,我们城市在建设管方面所面对的考验越来越严峻。,熟悉并掌握从高分辨率遥感影像中提取建筑物信息的方法技术能够帮助我们及时、客观地了解城市的建筑信息以及城区的动态变化情况。除此之外,像土地规划、灾难救援和地图绘制等工作也离不开从高分辨率遥感影像中提取建筑物信息的方法技术。在这方面,许多专家学者进行了大量方法研究与改进,提出了很多针对不同地理情况、现实需求的提取方法。

分水岭变换作为一种经典算法,在遥感影像处理方面应用广泛。分水岭变换一种基于区域增长的数学形态学分割方法,它在分割完成后能够得到一块块完整的封闭区域。但是,传统的分水岭变换在进行建筑物检测时,由于遥感影像的背景复杂、纹理细密,而且分水岭变换又是一个对噪声极其敏感的算法。直接对图像进行分水岭分割往往会出现过分割的现象,从而分割出大量的伪边缘信息,导致真正的边缘信息淹没其中,无法准确提取。

本文利用小波低通滤波对图像进行预处理,平滑原始图像的噪声;再运用扩展最小变换,选取适当的阈值对梯度图像标记;最后通过建筑物轮廓拥有固定曲率这一特性,并结合建筑物形状、纹理特征对建筑物进行区域合并,从而实现完整的建筑物检测。

国内外研究现状

分水岭变换作为一种经典的算法,它是一种基于区域增长的数学形态学算法,目前已经在面向对象的遥感信息提取领域中被广泛应用。并且许多专家学者围绕分水岭算法进行了改进结合研究,使其在图像处理领域发挥重要作用。

国外:1979年,Beucher等首次应用分水岭变换进行二值图像的分析,这是分水岭变换第一次出现在图像处理领域。在随后的十几年间,分水岭变换迅速发展。在这发展过程中,有大量的学者发表了许多研究结果,其中最为突破性的发展是Vincent等于1991年提出了基于浸水模型的分水岭变换快速算法和Mortensen等于1999年提出的基于降水模型的分水岭变换快速算法。这种算法沿用至今,它是一种基于地形学思想的算法,它把图像信息对应成地形学中的山峰、山谷、沟壑等。它是利用图像上的高度信息进行分割,所以他需要先计算出图像的梯度图像,再对梯度图像进行分割,而不是直接在原始图像上进行分割。这样分割可以得到完整、精确的封闭边缘,但是由于遥感影像的背景复杂、纹理细密,这样直接对梯度图像进行分水岭分割往往会出现过分割的现象,从而分割出大量的伪边缘信息,导致真正的边缘信息淹没其中,无法准确提取。所以,人们对于分水岭变换研究的主要目标之一就是减缓甚至避免过分割的问题。

国内:对于分水岭变换的研究也从未停止,并且取得了巨大的研究成果。以李德仁、余旺盛等为代表的专家学者在分水岭变换的基础上提出了许多针对不同对象、不同背景的改进算法。并且经过大量的实验验证,其能够得到非常良好的分割效果。例如李德仁等提出的基于边缘嵌入标记的分水岭分割算法; 余旺盛等提出的基于标记提取的分水岭分割算法,并且针对该算法专门设计了一种频谱包络滤波器,该滤波器可以平滑遥感图像极其梯度图像,其对于图像的边缘信息保护性能十分良好,大大提高了边缘信息的提取准确度。近年来,对于分水岭变换的改进研究,越来越趋向于算法综合化以及对象特定化。

近年来,在图像分割的过程中我们会充分考虑特定地物(如建筑物)的特征信息,将其融入分割过程,取得了很好的分割效果。国内外众多研究机构和科研人员对从高分辨率遥感影像中提取特定地物信息这一技术进行了深入的研究并取得了一定的成果,目前常见的提取方法主要有以下几种:基于区域的分割、基于边缘检测的分割、基于灰度特征的阈值分割等。

拟解决的问题

1、如何对图像进行预处理,以消除图像中背景噪声的干扰;

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