針對(duì)高分辨率遙感影像中分類(lèi)法提取的建筑物輪廓不規(guī)則問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種逐級(jí)優(yōu)化規(guī)整建筑物輪廓的方法。根據(jù)分類(lèi)驗(yàn)證思想提取的建筑物的初始結(jié)果,首先提取建筑物初始輪廓進(jìn)行多邊形擬合,獲取與建筑物軸線傾斜程度相一致的最佳擬合外接矩形,然后將建筑物輪廓線段與最佳擬合外接矩形邊界進(jìn)行等分并比較兩者之間的單向Hausdorff距離,對(duì)距離較小且滿足替換條件的輪廓線段等分點(diǎn)利用對(duì)應(yīng)的最佳擬合外接矩形邊界等分點(diǎn)進(jìn)行替換,實(shí)現(xiàn)輪廓初步的規(guī)整優(yōu)化;接著利用Shi--Tomasi算法對(duì)建筑物局部無(wú)法規(guī)整的復(fù)雜輪廓區(qū)域進(jìn)行特征角點(diǎn)提取、匹配、排序與剔除,進(jìn)一步對(duì)邊緣特征點(diǎn)進(jìn)行有序連接與重構(gòu),實(shí)現(xiàn)輪廓深度的優(yōu)化,最終提高邊緣表達(dá)準(zhǔn)確度和提取精度。通過(guò)對(duì)多幅遙感影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析,結(jié)果表明本文方法不僅適用于不同分類(lèi)方法提取的建筑物結(jié)果的輪廓優(yōu)化,有效提高建筑物輪廓的邊緣表達(dá)精度,而且相比于輪廓優(yōu)化參照方法,逐級(jí)優(yōu)化能更準(zhǔn)確地適應(yīng)復(fù)雜建筑物輪廓的細(xì)節(jié)變化,優(yōu)化的精度整體較優(yōu),使建筑物邊緣的準(zhǔn)確性、規(guī)整程度得到有效改善,能更真實(shí)準(zhǔn)確地反映建筑物的真實(shí)形狀。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)激光. 2020,47(10)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：14 頁(yè)

【部分圖文】：

3種優(yōu)化方法的對(duì)比

本文針對(duì)建筑物受到植被或者陰影遮擋造成的漏分問(wèn)題,以及簡(jiǎn)單外接矩形優(yōu)化方法難以處理的復(fù)雜建筑物形狀優(yōu)化問(wèn)題,提出了一種建筑物輪廓逐級(jí)精確規(guī)則優(yōu)化的方法。通過(guò)對(duì)初始建筑物結(jié)果進(jìn)行多邊形擬合,利用符合建筑物軸向的最佳擬合外接矩形和Hausdorff距離算法對(duì)建筑物輪廓進(jìn)行初步優(yōu)化,再利用Shi--Tomasi算法將外接矩形無(wú)法優(yōu)化的復(fù)雜建筑物局部輪廓進(jìn)行深度優(yōu)化,以更準(zhǔn)確、有效地提高建筑物目標(biāo)輪廓精度。2 建筑物輪廓的優(yōu)化原理

使用不同外接矩形的多邊形擬合輪廓結(jié)果。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3582679