專利名稱：一種基于遙感影像的建設(shè)工地非監(jiān)督提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
:本發(fā)明是一種實(shí)用、高效的建設(shè)工地識(shí)別方法，適用于高分辨遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)以及無人機(jī)航拍數(shù)據(jù)，具體涉及模式識(shí)別和數(shù)字圖像處理技術(shù)?？梢栽诮ㄖさ靥崛。鞘袆?dòng)態(tài)變化監(jiān)測、工程施工進(jìn)展監(jiān)控、災(zāi)害檢測、評估等方面有著廣泛的應(yīng)用。
背景技術(shù)：
:建筑物提取是進(jìn)行土地利用變化監(jiān)測的基本問題之一，為城市動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測分析、投資建設(shè)進(jìn)程監(jiān)控和政府決策提供可靠的依據(jù)。目前利用遙感影像對建筑物進(jìn)行識(shí)別的算法都是針對正在使用的建筑物進(jìn)行提取，忽略了正在建設(shè)中的建筑物。這些方法主要基于光譜信息和紋理、形狀、邊緣等信息，根據(jù)建筑物基本的形狀、高度和顏色特征，通過設(shè)定經(jīng)驗(yàn)閾值以及建立模式提取已經(jīng)建成的建筑物。只能針對具有特定形狀或者光譜信息以及高度的建筑物，而且對它們的光譜信息和紋理信息的特征和分布限制比較高，對紋理和光譜信息較復(fù)雜的正在建設(shè)建筑物的識(shí)別更是一片空白。本發(fā)明利用了區(qū)域生長思想，提出一種建設(shè)工地提取方法，可以對在建的建筑物進(jìn)行識(shí)別。利用建設(shè)工地特殊的光譜特性設(shè)定種子點(diǎn)的形成條件，將處于光譜特征變化劇烈區(qū)域的種子點(diǎn)提取出來，并通過制定新的生長規(guī)則將其鄰域范圍內(nèi)的點(diǎn)歸為在建設(shè)工地
發(fā)明內(nèi)容
:目前，建筑物識(shí)別主要是針對已經(jīng)建設(shè)好的建筑物，不包括正在建設(shè)中的建筑工地。而且普遍使用的方法是根據(jù)大部分建筑物特有的光譜和紋理特征、以及幾何形狀等信息設(shè)計(jì)的，具有很大的隨機(jī)性，只適用于某些特定的環(huán)境，僅對特定的建筑物具有很好的提取效果，普適性不高。本發(fā)明是一種非監(jiān)督建筑工地自動(dòng)提取方法，針對建筑工地光譜和紋理信息瑣碎的特征，選定光譜以及紋理集中變化區(qū)域的種子點(diǎn)，賦予區(qū)域生長新的生長規(guī)則，利用區(qū)域生長的方法將建筑工地準(zhǔn)確、有效地提取出來。具體的方法步驟如下:第一步:去除無人機(jī)航空影像中綠色植被綠色植被在遙感圖像中占據(jù)很大的比例，而且它們與正在建設(shè)中的建筑物同樣具有變化劇烈的紋理信息，會(huì)對建筑工地提取造成干擾。由于它們的光譜信息比較穩(wěn)定、一致，可以利用光譜閾值法首先將植被去除。第二步:將圖像顏色空間從RGB轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCrRGB顏色空間三個(gè)通道R，G和B之間具有很高的相關(guān)性，適合于顯示圖像。但是像元之間在RGB空間中的距離不能在一致尺度上表達(dá)人類對不同地物感知的不同，因此不適合利用RGB空間對地物的光譜和紋理進(jìn)行分析。YCbCHY是指亮度分量，Cb指藍(lán)色色度分量，而Cr指紅色色度分量)適用于圖像分割提取，而且人類對顏色差異的感知可以用歐拉距離表不(參見文獻(xiàn):Shih, F.Y.and S.Cheng, Automatic seeded region growing forcolor imagesegmentation.1mage and Vision Computing,2005.23(10):p.877-886)。因此我們利用YCbCr顏色空間對航空影像地物進(jìn)行分析。第三步:自動(dòng)生成種子點(diǎn)1、計(jì)算每一個(gè)像素與其周圍像素的相似性設(shè)定窗口大小為3X3，影像在窗口范圍內(nèi)在某一波段上的方差為:
權(quán)利要求
1.基于高分辨率遙感圖像的建筑工地提取方法，其特征是利用種子點(diǎn)的形成特點(diǎn)，對光譜信息和紋理信息破碎的建筑工地進(jìn)行定位，再利用區(qū)域生長方法將離散的種子點(diǎn)集生成連通區(qū)，進(jìn)而生成在建工地區(qū)域。具體實(shí)施方案如下: (1)利用光譜閾值法將圖像中綠色植被剔除 綠色植被雖然有較連續(xù)和平滑的光譜信息，但是其紋理信息較瑣碎，容易對建筑工地的提取造成干擾。因此首先利用光譜閾值將綠色植被去除。
(2)將圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr空間 遙感圖像的顯示多采用RGB空間，但是由于R、G和B之間的相關(guān)性比較高，無法用光譜距離表達(dá)人類對不同地物感知的差別，因而不能用于圖像分割、目標(biāo)識(shí)別等處理。而YCbCr (Y是指亮度分量，Cb指藍(lán)色色度分量，而Cr指紅色色度分量)空間對光譜和紋理信息較敏感，多用于圖像分割、提取感興趣特征。因此需要將顏色空間轉(zhuǎn)換。
(3)自動(dòng)判斷與生成種子點(diǎn) 首先計(jì)算每個(gè)像元與其相鄰像元的光譜相似性，并利用otsu方法自動(dòng)生成閾值，作為光譜相似性的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。如果大于該閾值，則作為種子備選點(diǎn)，再計(jì)算其與相鄰元素之間的紋理相似性，生成種子點(diǎn)集。
(4)區(qū)域生長，生成建筑工地提取結(jié)果 針對建筑工地的紋理信息和光譜信息的特點(diǎn)，以及種子點(diǎn)的分布特征，以每一個(gè)種子點(diǎn)為核心，判斷其5X5范圍內(nèi)的種子點(diǎn)個(gè)數(shù)，確定其是否屬于密集區(qū)。若屬于密集區(qū)，則將其5X5范圍內(nèi)的所有點(diǎn)都標(biāo)記為在建工地識(shí)別區(qū)域。
2.根據(jù)權(quán)利I要求，其特征在于，建筑工地的光譜和紋理信息較瑣碎，與種子點(diǎn)生成條件相吻合，可以將二者結(jié)合起來。
3.根據(jù)權(quán)利1、2要求，其特征在于，種子點(diǎn)在建筑工地處分布密集，通過設(shè)定密集條件可以將位于建筑工地的種子點(diǎn)提取出來。因此，將每個(gè)種子點(diǎn)置于5X5窗口的核心處，判斷其窗口內(nèi)鄰接像元為種子點(diǎn)的個(gè)數(shù)，如果大于16，則設(shè)定該種子點(diǎn)處于密集區(qū)域，即建筑工地。
4.根據(jù)權(quán)利3要求，其特征在于，建筑工地區(qū)域上分布大量離散種子點(diǎn)集。以每個(gè)高密集區(qū)域內(nèi)的種子點(diǎn)為核心，將其在5X5鄰域矩形內(nèi)所有非種子點(diǎn)的像元標(biāo)記為種子點(diǎn)，SP區(qū)域增長操作，得到光滑連續(xù)的建筑工地識(shí)別結(jié)果。
全文摘要
針對建設(shè)工地的特點(diǎn)，發(fā)明了一種基于遙感影像的建筑工地非監(jiān)督自動(dòng)提取方法。該方法利用遙感影像中建設(shè)工地的紋理特性重新生成種子點(diǎn)，通過增長形成在建區(qū)域，實(shí)現(xiàn)建筑工地非監(jiān)督提取。主要分四步(1)去除影像中與建筑工地有相似紋理特征的綠色植被；(2)將圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr空間；(3)計(jì)算每個(gè)像素與其在3×3鄰域內(nèi)像素的相似性，得到后備種子點(diǎn)，計(jì)算每個(gè)后備種子點(diǎn)與其鄰居像元間的歐拉距離，判斷得到種子點(diǎn)；(4)對密集區(qū)域的種子點(diǎn)按照一定規(guī)則進(jìn)行增長形成在建區(qū)域。發(fā)明填補(bǔ)了目前針對在建設(shè)建筑物提取算法的缺失，為投資建設(shè)進(jìn)展監(jiān)測、災(zāi)害損失檢測以及政府決策提供有力依據(jù)，對于具有特定紋理特征的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別具有重要作用。
文檔編號G06T7/00GK103106655SQ201310013490
公開日2013年5月15日 申請日期2013年1月15日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月15日
發(fā)明者于博, 王力, 牛錚 申請人:中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所