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光学图像矩形建筑物识别算法设计

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(毕业论文51页20727字+图+程序)摘要:建筑物识别广泛的应用于城市规划、军事侦察和打击等领域,是计算机视觉和图像理解的一个重要应用。随着航天航空技术的发展,遥感图像在工业农业、国防、交通、防灾救的用处越来越大。遥感图像的覆盖面积大、数量多,使得判读日益成为一个突出的问题。简单的人工判读系统己经远远不能满足人们的需要。另一方面,计算机技术日益成熟和发展。在这种情况下,人们很自然想到用计算机来帮助或代替人工判读员进行判读。本文针对其中一类包含建筑物的遥感图像,提出了一种建筑物自动检测方法。本文的主要工作如下:首先用Canny算子将遥感图像进行边缘检测,将对像素点的处理转变成对直线进行处理,其次利用建筑物的几何特征提取潜在的矩形建筑物目标,最后利用图像灰度方面的特性删除虚假目标,得到识别物。

关键词:遥感图像;目标识别;建筑物检测;边缘提取

 

 
Building Recognition in Remote Sensing Images

Abstract: Detecting building in remote sensing images has become of deep interest in many applications: city planning, military scout, military strike etc. It is one of most important applications in computer vision and image understanding. A long with the development of aviation and satellite technology, remote sensing images become more and more important in industry, agriculture, national defense, traffic and anti- disaster. A remote sensing image is extensive in coverage and great in numbers. This makes image judging a outstanding problem day after day. Simple artificial judging systems have been far away from man’s demand. on the other hand, the technology of computer is developing and becoming consummate. In this way, it is very natural to think that computer can be used to aid or replace people in image judging. A auto-detecting algorithms of building in a special kind of image that include buildings are proposed.

Key words: remote sensing image, target recognition, Building Detection, edge detect

 

目    录

第1章 绪  论 1
1. 1概述 1
1. 2建筑物识别研究的背景及意义 2
1. 3建筑物识别的国内外研究现状 2
1. 4本文总体章节安排 3
第2章 方案说明 4
2. 1 遥感图像特点 4
2. 2 常用建筑物检测方法 5
2. 3建筑物识别的主要困难 6
2. 4 本文总体思路 6
第3章 边缘检测 9
3. 1边缘检测的简述 9
3.1.1罗伯特(Roberts)边缘算子 10
3.1.2索贝尔(Sobel)边缘算子 10
3.1.3 Prewitt边缘算子 10
3.1.4 拉普拉斯(Laplacian)边缘算子 11
3.1.5 坎尼(Canny)边缘算子 12
3. 2图像边缘检测的一般步骤 12
3. 3利用Canny算子进行边缘检 13
3.3.1 Canny边缘检测基本原理 13
3.3.2 Canny算子边缘检测步骤 14
3.3.3 边缘算子应满足的准则 15
3. 4 Canny算子实验结果 16
第4章 提取图象中的潜在目标 17
4. 1 直线的提取和处理 17
4.1.1 单象素联接 17

4.1.2 直线拟合 17
4. 2直线的重新分类和排序 18
4. 3直线的合并 19
4. 4删除不符合要求的直线 20
4. 5求建筑物平行边 21
4. 6 由平行边构成潜在矩形目标 22
4. 7试验结果 24
第5章 目标区域验证 26
5. 1图象分割简述 26
5. 2 区域增长 26
5.2.1 梯度区域增长 26
5.2.2 灰度区域增长 28
5. 3 利用灰度区域验证 29
5. 4 试验结果 31
结  论 32
致  谢 34
参考文献 35
附  录 36

 
第1章 绪  论
1. 1  概述
遥感是以航空摄影技术为基础,在本世纪60年代初发展起来的一门新兴技术。开始为航空遥感,自1972年美国发射了第一颗陆地卫星后,标志着航天遥感时代的开始。经过几十年的发展,目前遥感技术已广泛应用于资源环境、水文、气象,地质地理等领域,成为一门实用的,先进的空间探测技术。遥感技术主要是利用遥感器从空中来探测地面物体性质的,它根据不同物体对波谱产生不同响应的原理,识别地面上各类地物,具有遥远感知事物的意思。也就是利用地面上空的飞机、飞船、卫星等飞行物上的遥感器收集地面数据资料,并从中获取信息,经记录、传送、分析和判读来识别地物。通常遥感是指空对地的遥感,即从远离地面的不同工作平台上(如高塔、气球、飞机、火箭、人造地球卫星、宇宙飞船、航天飞机等)通过传感器,对地球表面的电磁波(辐射)信息进行探测,并经信息的传输、处理和判读分析,对地球的资源与环境进行探测和监测的综合性技术。 当前遥感形成了一个从地面到空中,乃至空间,从信息数据收集、处理到判读分析和应用,对全球进行探测和监测的多层次、多视角、多领域的观测体系,成为获取地球资源与环境信息的重要手段。 遥感在地理学中的应用,进一步推动和促进了地理学的研究和发展,使地理学进入到一个新的发展阶段。遥感应用则根据专业目标的需要,选择适宜的遥感信息及其工作方法进行,以取得较好的社会效益和经济效益。遥感技术系统是个完整的统一体。它是建筑在空间技术、电子技术、计算机技术以及生物学、地学等现代科学技术的基础上的,是完成遥感过程的有力技术保证。
近年来,随着计算机科学和空间技术的迅速发展,卫星遥感图像在国民经济的各个领域发挥着越来越重要的作用,对遥感图像的信息处理非常关键。利用遥感图像自动检测和描绘人造目标是其中的一个热点,建筑物识别是计算机视觉和图像理解的一个重要应用,结合人工智能等领域的研究成果对图像数据进行分析来定位和描述建筑物。由于它可广泛的应用于城市规划、军事侦察和打击等领域,建筑物作为人造目标的重要基元,与其相关的识别技术近十年来得到越来越多的重视。
本文的研究内容是利用遥感图像数据,在指定区域范围内,自动识别建筑物,从而实现各种用途。
1. 2  建筑物识别研究的背景及意义
 从遥感图像中提取人造目标(例如建筑物,交通枢纽等)在国防和现代化建设实践中有着十分重要的意义,现代战争是高科技战争,战争之前必须进行周密的准备,其中一个重要的任务就是描绘详细的军事地图,随着高分辨率的侦察卫星及高性能的侦察机技术的发展,现在每天都可以获取最新的敌战区的遥感照片。对这些图像进行分析,可以了解敌方的装备,人员的分布和动向,这将十分有利于指挥官真确的判断敌我形势,发出正确的作战命令,极大的提高作战效率。
由于遥感图像的数量十分巨大,完全靠人工处理,不仅费时费力,而且实时性很差。而计算机做这些工作有一些独特的优势。他不仅速度快,而且不厌其烦,提高了快速反映能力。计算机辅助图象判读系统的工作过程是:首先由计算机对图像进行筛选,剔除那些无价值的图像,并对感兴趣的区域做出标记,然后由判读人员进行人工判读。这样不仅可以提高判读人员的工作速度和精度,从而提高军事决策的速度和效率。现在,各国对这种计算机辅助判读系统都非常重视。
除了军事上的重要价值外,建筑物检测在其他方面也有着广泛的应用。比如说是绘制精确的二维和三维地图。我过现在很多城市都在迅猛的发展中,一年就有可能换几版地图,传统的手工采集绘制地图的办法,不仅采集周期长,劳动强度大,效率低下,而且精度差,动态更新困难。随着数据库技术,信息处理技术,存储器技术以及多媒体技术的飞速发展,计算机性能的不断提高,国际科技合作和文化交流的拓宽,遥感图象处理技术将在军用和名用的各个领域发挥越来越大的作用。
由于历史原因,我国的计算机辅助建筑物系统起步较晚。主要原因是我国的计算机技术和航空(天)摄影技术不够发达。面对新的挑战,发射新的军用和民用遥感卫星已势在必行。令人欣慰的是,在过去的十年里,我们在这方面付出了很多也取得了明显的进步。
1. 3  建筑物识别的国内外研究现状
利用遥感技术,准确获得建筑物信息是国际上遥感应用的主要任务之一。建筑物的自动提取国内外均开展了许多研究。其中比较著名的有McGlone 和Noronha等的研究,其建筑物识别的基本流程包括边缘检测、直线检测、建筑物多边形的假设和建筑物多边形的验证。下面是比较有代表性的几种方法:
1、几何约束与影像分割相结合的半自动房屋提取方法。
2、采用知觉分组的概念将直线分组来提取可疑建筑物,然后利用阴影信息对提
取结果进行确认,进而提取建筑物目标。
3、通过提取目标的角点来提取建筑物。
4、通过建立各直线的相对位置关系图,计算各直线相互关系的代价函数,最后利用代价函数最小准则提取建筑物。
5、定义几种近似的矩形建筑物结构,提出几何结构元分析的方法,首先搜索所有基本矩形结构元,再合并得到近似的矩形建筑物。
可以看出,现有的建筑物识别方法基本上可以分为两类:一是基于边缘的方法,一是基于区域的方法。基于边缘的方法主要利用了人工建筑物的几何规则性,如大部分人工建筑物为矩形结构,在提取目标边缘的基础上,检测直线,利用直线的几何关系,提取感兴趣的矩形、U形、L形等直线组合,最后将这些组合通过不同的方式组成一个个区域,再根据一些额外的条件判断这些区域是否为建筑物。基于区域的方法主要是利用建筑物目标内部的一致性和其与背景的反差,首先利用区域分割技术直接获取可能是建筑物的区域,然后进一步对区域进行判断分析,去伪存真,从而得到真正的建筑物目标。
1. 4  本文总体章节安排
第1章:概述,介绍遥感数据源的基本知识和建筑物识别的发展概况,简述了几种建筑物识别的方法,给出了系统的基本结构。
第2章:介绍了相关光学遥感图像的特点,建筑物识别的常用方法和建筑物识别的主要难点,最后给出了本文的主要设计思想。
第3章:简述边缘检测的概念,介绍一些常用的算子,利用Canny算子对目标图像进行边缘检测。
第4章:对边缘进行处理,利用建筑物的各种形状特征,找出各种矩形结构,得到一些潜在目标。
第5章:利用灰度特征去除虚假目标,最终锁定建筑物。

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