本文關(guān)鍵詞：基于高分辨率可見(jiàn)光遙感圖像的建筑物提取技術(shù)研究　出處：《中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：基于大規(guī)�？梢�(jiàn)光遙感圖像的全自動(dòng)建筑物提取技術(shù)已經(jīng)被研究了數(shù)十年了。該技術(shù)在遙感圖像分析領(lǐng)域扮演了重要的角色,它被廣泛應(yīng)用于數(shù)字城市,軍事偵察,災(zāi)害評(píng)估等。但是,真實(shí)城市場(chǎng)景中建筑物的尺寸范圍很寬、顏色紋理十分復(fù)雜、日照原因產(chǎn)生的陰影遮擋等難題為屋頂提取帶來(lái)了巨大地挑戰(zhàn)。在本文中,我們提出了一個(gè)完整的建筑物區(qū)域識(shí)別和輪廓估計(jì)系統(tǒng),相比之前的方法,本文的系統(tǒng)既顯著地提高了識(shí)別準(zhǔn)確率,也降低了輪廓估計(jì)誤差。對(duì)于高分辨率遙感圖像,整個(gè)全自動(dòng)識(shí)別和輪廓提取的過(guò)程耗時(shí)僅為數(shù)秒,成為了當(dāng)前最快的建筑物提取系統(tǒng)。具體地,本文的貢獻(xiàn)可以歸納為如下兩個(gè)方面:(1)本文提出了一個(gè)端到端的多層級(jí)融合全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),我們稱(chēng)為HF-FCN,該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠有效地將具有一組差序感知野的神經(jīng)元感知到的深層圖像特征融合起來(lái)。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以將任意大小的圖像不加裁剪或變形地作為網(wǎng)絡(luò)輸入,直接得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果。這不僅方便了用戶(hù)的使用,而且明顯減少網(wǎng)絡(luò)處理時(shí)間。經(jīng)過(guò)本文對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進(jìn),我們的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)被壓縮至50MB左右。本文還提出了三種HF-FCN的結(jié)構(gòu)變體,并在公開(kāi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了性能比較實(shí)驗(yàn),證明了這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的合理性。為了驗(yàn)證本文所提網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的性能,我們分別和國(guó)際上主流的語(yǔ)義分割方法,基于深度學(xué)習(xí)方法的建筑物識(shí)別方法在公開(kāi)遙感圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了我們的方案在算法復(fù)雜度和識(shí)別準(zhǔn)確率上具有明顯優(yōu)勢(shì)。(2)本文設(shè)計(jì)了一個(gè)高效快速的輪廓估計(jì)方案,該方案為場(chǎng)景中不同尺寸的建筑物定制了不同的后處理和輪廓估計(jì)方案。尤其對(duì)于尺寸較大的建筑物區(qū)域,本文提出了一種新型的迭代式結(jié)構(gòu)點(diǎn)檢測(cè)算法,在保證高壓縮比的同時(shí),有效地保持住了建筑物的結(jié)構(gòu)特征。本文設(shè)計(jì)了一組實(shí)驗(yàn)充分展示了該算法各環(huán)節(jié)的耗時(shí)情況和輪廓估計(jì)結(jié)果。為了證明該算法的保結(jié)構(gòu)性,本文以總均方誤差和可視化結(jié)果為衡量標(biāo)準(zhǔn),在一組測(cè)試集上和多邊形逼近算法做了詳細(xì)的性能比較。實(shí)驗(yàn)證明本文的方法更適合處理建筑物輪廓估計(jì)任務(wù)。
[Abstract]:The extraction technology of automatic building large-scale optical remote sensing image has been studied for decades. Based on this technology in the field of remote sensing image analysis plays an important role, it is widely used in Digital City, military reconnaissance, disaster assessment and so on. However, the size range of building real scene in the city is very wide, color and texture the sunshine is very complex, causes the shadow occlusion problem has brought great challenges for the extraction of the roof. In this paper, we propose a complete building area recognition and contour estimation system, compared to the previous method, this system can significantly improve the recognition accuracy, but also reduces the estimation error for the contour. High resolution remote sensing image, the whole process of automatic recognition and contour extraction time is only a few seconds, become the fastest building extraction system. Specifically, this paper's contribution Can be divided into two aspects as follows: (1) this paper presents a complete end to fusion convolutional neural network structure of multi terminal, we called HF-FCN, the network structure can effectively will have a group of poor deep image feature perception in order to perceive wild neuron fusion to the network structure can be. The image of any size without cutting or deformation as the input of the network, directly to obtain the final prediction result. It is not only convenient for users, but also significantly reduce the network processing time. After the improvement of the network structure, network parameters we are compressed to about 50MB. This paper also puts forward the structure of three HF-FCN variants, and the performance comparison experiment on open dataset, prove the rationality of the structure of neural network. In order to verify the performance of the network structure, we respectively and semantic international mainstream The segmentation method, building recognition method based on deep learning method in the open remote sensing image data sets were compared. The experimental results show that our scheme has obvious advantages in the complexity of the algorithm and the recognition accuracy rate. (2) this paper designs an efficient contour estimation scheme, the scheme for different sizes the building scene customized postprocessing and different contour estimation scheme. Especially for building large size region, this paper presents a new iterative structure detection algorithm, in order to ensure the high compression ratio at the same time, effectively maintain the structural features of the building. This paper designs a set of experiments demonstrating the time and the outline of the link of the estimation results. In order to protect the structure of the algorithm is proved, based on the total mean square error and the visualization results as the standard, in a set of test set The performance comparison between the upper and the polygon approximation algorithms is made in detail. The experiments show that the proposed method is more suitable for the building profile estimation task.

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：1372736