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公开(公告)号：CN107092877B
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201710237766.5
申请日：2017-04-12
Abstract: 本发明公开了一种基于建筑物基底矢量的遥感影像屋顶轮廓提取方法，包括利用已有建筑物基底矢量图斑获取轮廓多边形；根据所述轮廓多边形生成待匹配建筑物屋顶的轮廓约束模板；针对待提取的遥感影像，选择符合建筑物特性的影像特征；基于相似性测度，利用轮廓约束模板和影像特征，采用匹配优化方法搜寻最佳匹配位置，获取建筑物屋顶轮廓图像等步骤。本发明技术方案实现了遥感影像中建筑物基底矢量与屋顶影像的轮廓匹配，可自动获取遥感影像中建筑物屋顶，同时还可以快速检测已有建筑物变化情况，对后续进一步开展违法建筑动态监测具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107092871A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710220588.5
申请日：2017-04-06
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00637 , G06K9/00671
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度多特征融合的遥感影像建筑物检测方法，包括对高分辨率遥感影像降采样，获得由不同尺度的影像构成的影像金字塔；计算影像金字塔的边缘影像；对不同尺度的边缘影像进行多组特征计算并进行融合建立特征模型；根据特征模型与邻域局部非极大值抑制进行窗口选取获得目标窗口；对目标窗口进行小范围内的膨胀/收缩计算获得矩形窗口；根据目标窗口的主方向旋转所述矩形窗口得到最优目标窗口，并根据最优目标窗口提取出建筑物。其显著效果是：在高斯金字塔影像上进行多尺度的建筑物检测，对大小、形状、朝向各异的建筑物的检测具有普适性；且有效地提高了建筑物自动检测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN107092871B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710220588.5
申请日：2017-04-06
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度多特征融合的遥感影像建筑物检测方法，包括对高分辨率遥感影像降采样，获得由不同尺度的影像构成的影像金字塔；计算影像金字塔的边缘影像；对不同尺度的边缘影像进行多组特征计算并进行融合建立特征模型；根据特征模型与邻域局部非极大值抑制进行窗口选取获得目标窗口；对目标窗口进行小范围内的膨胀/收缩计算获得矩形窗口；根据目标窗口的主方向旋转所述矩形窗口得到最优目标窗口，并根据最优目标窗口提取出建筑物。其显著效果是：在高斯金字塔影像上进行多尺度的建筑物检测，对大小、形状、朝向各异的建筑物的检测具有普适性；且有效地提高了建筑物自动检测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN107092877A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710237766.5
申请日：2017-04-12
Abstract: 本发明公开了一种基于建筑物基底矢量的遥感影像屋顶轮廓提取方法，包括利用已有建筑物基底矢量图斑获取轮廓多边形；根据所述轮廓多边形生成待匹配建筑物屋顶的轮廓约束模板；针对待提取的遥感影像，选择符合建筑物特性的影像特征；基于相似性测度，利用轮廓约束模板和影像特征，采用匹配优化方法搜寻最佳匹配位置，获取建筑物屋顶轮廓图像等步骤。本发明技术方案实现了遥感影像中建筑物基底矢量与屋顶影像的轮廓匹配，可自动获取遥感影像中建筑物屋顶，同时还可以快速检测已有建筑物变化情况，对后续进一步开展违法建筑动态监测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108197583B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201810023880.2
申请日：2018-01-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图割优化和影像结构特征的建筑物变化检测方法，包括：S1，DSM滤波获得DEM，计算归一化数字表面模型(nDSM)；S2，计算差值DSM(dDSM)；S3，提取地物变化区域，将地物变化检测问题建模为二值化分类问题，地物变化区域为前景，其他区域为背景；S4，提出了一种稳健的影像结构特征，有效排除变化的植被等非建筑区域；S5，结合建筑物变化检测结果和高程数据，将变化的建筑物对象进一步区分为增高，降低，拆除，新建四类。本发明综合利用三维信息和影像光谱信息，能够显著提高建筑物变化检测的精度和可靠性，对城市规划、城市动态监测、城市增长检测、违章建筑物识别以及地理信息更新等领域具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108197583A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810023880.2
申请日：2018-01-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图割优化和影像结构特征的建筑物变化检测方法，包括：S1，DSM滤波获得DEM，计算归一化数字表面模型(nDSM)；S2，计算差值DSM(dDSM)；S3，提取地物变化区域，将地物变化检测问题建模为二值化分类问题，地物变化区域为前景，其他区域为背景；S4，提出了一种稳健的影像结构特征，有效排除变化的植被等非建筑区域；S5，结合建筑物变化检测结果和高程数据，将变化的建筑物对象进一步区分为增高，降低，拆除，新建四类。本发明综合利用三维信息和影像光谱信息，能够显著提高建筑物变化检测的精度和可靠性，对城市规划、城市动态监测、城市增长检测、违章建筑物识别以及地理信息更新等领域具有重要意义。
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