用卫星影像提取建筑物的方法
8.1建筑物提取意义
高分辨率遥感影像中的建筑物提取对违建监测、城区自动提取、地图更新、城市变化监测、城市规划、三维建模、数字化城市建立等应用具有重要意义。高分辨率遥感影像在提高地物光谱特征，突出地物结构、纹理和细节等信息的同时，也因为卫星观测角度问题造成地物遮挡，尺度的增大带来了严重的异物同谱问题，同时增加了影像的噪声，因而限制了建筑物提取的精度，使得目视解译方法仍然是最普遍使用的判读方法，它费时费力、精度难以保证的缺点严重制约了高分辨率遥感影像的大规模应用，造成影像数据的极大浪费。深度学习是人工智能中机器学习发展的新阶段，有效的解决了对复杂对象特征的刻画和复杂场景的关联分析等问题。面向高分辨率遥感影像建筑物提取的深度学习方法，可以自动提取建筑物的特征信息，实现高精度高效率的建筑物提取。
8.2建筑物提取数据需求
为保证建筑物提取的精度，遥感影像的空间分辨率要求做0.5米以上，至少包括R、G、B 三个波段，包括但不限于WorldView-2遥感卫星数据、中国高景一号遥感卫星数据。8.3建筑物提取方骤
1.标记样本需求分析
标记数据的数量和质量是决定最终提取的建筑物产品精度的关键因素。深度学习算法是一种以数据为驱动的算法，在遥感大数据的环境下，利用深度学习算法实现建筑物高精度提取，首先要保证标记样本数据的数量、质量以及在空间上分布的合理性和对目标地物的代表性。此外，深度学习算法能够根据训练样本自主学习目标地物的光谱和结构特征，无需对影像进行定量化处理，有效地保留了影像细节信息。与传统样本库不同，深度学习算法要求样本库中样本的每个像素均具有一个独立的标号，且样本库的精度直接影响深度学习算法的精度。因此，需设计准确、完善的标记数据样本库。样本库的设计主要考虑标记样本的空间分布、时间分布、数据源、样本数量等影响因素。
2.基于目视解译的样本标记规范与流程设计
深度学习模型的本质上是通过对先验知识的学习来实现对未知信息进行判定的算法。标记数据的生成是利用专业人员的经验知识，对遥感数据进行解译，将先验知识进行格式化。
与传统计算机视觉领域处理的数据不同的是，遥感数据具有典型的空间特征、时间特征和多谱段（也称为多通道）的特性，需要设计标记流程和数据格式以在样本数据中存储记录这些特性。
本课题将分析遥感数据的特点，结合深度学习模型的数据输入要求，研究利用遥感数据标记建筑物样本的规范，并设计标准化的操作流程，开发可视化标定工具，制定标记样本数据格式与深度学习模型输入数据格式的转换模型，为建筑物提取网络的研发与训练奠定基础。
建筑物样本示意图
3.面向遥感影像建筑物提取的卷积神经网络设计与训练
分析建筑物样本数据的特征，以卷积神经网络作为基础网络提取影像特征，构建面向建筑物提取的语义分割深度神经网络，并通过样本集的训练与验证，优化网络参数设置。
面向遥感影像建筑物提取的深度神经网络示意图
网络训练阶段：首先将样本数据分为训练数据、验证数据和测试数据三个数据集。其中，训练数据用于求解最小化损失函数的网络参数；验证数据用于最小化过拟合；测试数据用于在网络训练结束后测试网络的分类能力。为了提升网络的训练速度，同时兼顾计算机的内存限制，采用批次训练、梯度下降的方法训练网络模型。此外，在训练过程中，为了提高标记样本的利用率，分别采用旋转（多个角度）、翻转、随机裁剪以及随机增加噪声等方式提升采样数据的利用率，提高深度神经网络的分类精度。将测试数据输入到训练好的深度神经网络结构中，计算输出结果与其真实分类结果的差异，估计网络的分类精度。
根据模型验证情况，优化调整或适当增加标记样本。当标记样本库被优化调整时，可微调深度神经网络参数，优化网络结构，进一步提高网络分类精度。
4.目标区域建筑物检测
对目标区域的遥感影像进行预处理，输入上步中训练好的网络模型，对目标区域的遥感影像中的建筑物进行检测，最终生成建筑物提取专题图。
建筑物检测结果示意图
公司形象展示
边缘提取不同算子方法的分析比较
目录 摘要....................................................................... I 1简介. (1) 1.1MATLAB 简介 (1) 1.2数字图像处理简介 (1) 2边缘检测 (3) 2.1边缘的含义 (3) 2.2边缘检测的含义 (3) 2.3边缘检测的步骤 (3) 3常用的边缘检测算子 (5) 3.1微分算子 (5) 3.1.1 Sobel算子 (5) 3.1.2 robert算子 (6) 3.1.3 prewitt算子 (6) 3.2 Laplacian算子 (6) 3.3 Log算法 (7) 3.4 Canny边缘检测法 (7) 4程序设计 (8) 5运行结果 (10) 6边缘检测结果比较 (12) 7心得体会 (13) 参考文献 (14)
摘要 边缘检测是利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，然后定义象素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集。本设计利用MATLAB软件分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert 边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel 边缘算子、LoG边缘算子以及Laplacian 算子等对图像边缘检测,根据实验处理结果对几种算子进行比较。 关键词：Matlab边缘检测算子
1简介 1.1MATLAB简介 Matlab是国际上最流行的科学与工程计算的软件工具，它起源于矩阵运算，已经发展成一种高度集成的计算机语言。有人称它为“第四代”计算机语言，它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化界面设计、便捷的与其它程序和语言接口的功能。随着Matlab语言功能越来越强大，不断适应新的要求并提出新的解决方法，可以预见，在科学运算，自动控制与科学绘图领域，Matlab语言将长期保持其独一无二的地位。 Matlab 的特点如下： (1) 高效的数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来; (2) 具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化; (3) 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握; (4) 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用的处理工具. Matlab的优势如下： （1）友好的工作平台和编程环境 （2）简单易用的程序语言 （3）强大的科学计算机数据处理能力 （4）出色的图形处理功能 （5）应用广泛的模块集合工具箱 （6）实用的程序接口和发布平台 （7）应用软件开发（包括用户界面） 1.2数字图像处理简介 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，以提高图像的实用性，达到人们所要求的预期结果。从处理的目的来讲主要有：
基于matlab的图像边缘提取算法实现及应用
大学 课程设计报告课程名称：数字图像处理与分析 课程设计题目：基于Matlab的图像边缘提取算法实现及应用 姓名：学院：专业：年级：学号：
目录 一．课程设计目的 (3) 二．提取图像边缘的背景与意义 (3) 三．设计的主要内容与原理 (4) 3.1 什么是图像边缘 (4) 3.2 图像边缘提取的基本原理与过程 (5) 3.3 对边缘检测与提取算法的介绍（以Canny与Log为例） 3.3.1坎尼（Canny）边缘算子 (7) 3.3.2Log边缘算子 (10) 四．边缘提取算法的实现 (11) 五对算子的稳定性的探讨 (13) 六结束语 (17) 致谢 (18) 参考文献 (18)
一．课程设计目的 图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。 图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。而边缘检测算法则是图像边缘检测问题中经典技术难题之一，本文主要介绍两种经典的边缘提取算法，这两种都是用MATLAB语言编程实现，对提取结果进行比较和分析。 二．提取图像边缘的背景与意义 数字图像边缘检测技术起源于20世纪20年代，当时受条件的限制一直没有取得较大进展，直到20世纪60年代后期电子技术、计算机技术有了相当的发展，数字图像边缘检测处理技术才开始进入了高速发展时期。经过几十年的发展，数字图像边缘检测处理技术目前己经广泛应用于工业、微生物领域、医学、航空航天以及国防等许多重要领域，多年来一直得到世界各科技强国的广泛关注。 数字图像边缘检测处理技术在最近的10年发展尤为迅速，每年均有数以百计的新算法诞生，其中包括canny算法、小波变换等多种有相当影响的算法，这些算法在设计时大量运用数学、数字信号处理、信息论以及色度学的有关知识，而且不少新算法还充分吸取了神经网络、遗传算法、人工智能以及模糊逻辑等相关理论的一些思想，开阔了进行数字图像边缘检测处理的设计思路。 现代数字图像边缘检测处理的目标有三：可视化、自动化和定量化： （1）可视化:当图像被采集并显示时，这些图像通常需要改善以便观察者更容易解释它们。感兴趣的目标必须突出或者图像各部位之间的对比度需要增强处理。自从像CT和MRI等三维成像手段问世以来，可视化，特别是三维结构的可视化受到极大的关注。
卫星影像提取建筑
卫星影像提取建筑、道路专题信息 技术方案提纲 一、影像专题信息提取原理 影像专题信息提取是一个影像分割、分类、分类后处理及专题信息输出的过程。但是在专题信息提取过程中，由于“同谱异物”、“同物异谱”等情况的普遍存在，加上遥感数据空间分辨率的限制，“混合像元”现象不可避免，因此基于常规像元灰度值的图像分类存在很多问题。在此基础上，人们开始对多源信息复合的信息提取方法进行探索，主要是从波谱特性、纹理信息、图像运算和地学专家知识等方面出发。 1.光谱特征信息复合 光谱特征分析法是遥感信息提取的常用方法之一，在相关研究中得到了广泛应用。不同地物的波谱特性，是遥感影像分析解译的理论基础，也就是说多光谱影像的计算机自动分类识别必须建立在全面了解掌握分类对象不同波段光谱特性的基础上。一般而言，同一地物在不同波段的光谱值不同，在同一波段不同地物的光谱值也不相同。根据这一原理，在多波段彩色合成影像上，首先对典型地物进行光谱采样，然后计算各种地物的光谱均值，得到典型地物波谱响应曲线图。之后分析所需专题信息光谱曲线与其他地物光谱曲线的关系，找到能够区分所需信息与其他地物的波段，利用波段之间的亮度值差异，选择适当的阈值即可将所需要的信息提取出来。 基于光谱特征的分析方法是从分析地物的光谱曲线入手，挖掘谱间特征，从而提取出所需地物信息的。但是该方法无法克服异物同谱和同物异谱的现象，许多地物无法准确区分。 2.纹理结构信息复合 常规提取遥感图像信息的最大似然分类法等都是基于地物光谱特征的，很难正确区分一些光谱易混淆的地物，因此为了克服这种现象，可以采用纹理分析的方法。影像纹理反映了影像灰度性质及它们之间的空间关系，是描述和识别影像的重要依据，与其他影像特征相比，它能更好地兼顾地物的宏观性质和细部结构。 纹理分析方法大致分为统计方法、结构方法和谱方法。统计方法是指在不知
基于Hough变换的道路边界提取方法
基于Hough变换的道路边界提取方法 摘要：本文利用 matlab7.0软件开发平台工具，采用hough变换等技术手段在图片上进行线性构造信息提取，为今后的研究部署工作提供参考。但hough变换存在一定的局限性，如对影像分割依赖性大、受非道路因素影响大等。本文首先利用道路种子点处的光谱信息进行道路区域的生长, 提取光谱信息一致的道路区域, 得到一个包含道路信息的二值影像，然后对此二值影像进行滤波，在提取出的道路条状区域的基础上, 根据道路具有的形状特点, 利用形态学进行细化和一定次数的形态修剪处理, 得到单像素宽 的道路中心线信息。最后对图像进行基于hough变换的线性特征提取，文章对高分辨率航空遥感影像进行了实验验证了该方法的有效性[1-3]。 关键词:线性特征提取,hough变换,matlab a road edge detection algorithm based on the hough transform qiu zhiweili yan (henan university of urban construction, pingdingshan 467036, china) aqiuzhiwei-2008@https://www.360docs.net/doc/b112360056.html,, bliyan0502@https://www.360docs.net/doc/b112360056.html, abstract: by using the road seed point spectrum information in this paper firstly, the relevant road information can be extracted from the spectral information consistent with the road area, road information including two value image can be
边缘提取
图像边缘提取的经典算法及展望 摘要：该文对现有图像边缘提取的经典边缘检测算子方法进行了介绍，对比、分析了各自的优缺点，为了更清楚地看出各种算法的效果，给出了一些常用算法对同一幅标准测试图像的原图像进行边缘提取的实验结果。最后，对图像边缘提取技术所面临的问题和发展方向阐述了自己的观点。 关键词：图像处理，边缘提取，边缘检测算子 中图分类号：TP 314.7 文献标识码：A The Algorithm for I m age Edge Detection and Prospect Abstract：The representative algorithms in these days for image edge detection have been presented in this paper.After contrasting and analyzing the advantages and the disadvantages of every algorithm.In order to have a much clearer look at the effect of every algorithm,we give the results of the experiments in which the common algorithms are used to detect image edge of the same standard testing image.At last,we bring forward our viewpoint about the problems the image edge detection technology is facing and where is its developmental direction . Key words：Image manipulation ；Edge recognition ；Edge recognition arithmetic operators 1 选题背景与研究意义 图像是人们从客观世界获取信息的重要来源，也是人类视觉延伸的重要手段。随着计算机和各个相关研究领域的迅速发展，科学计算的可视化、多媒体技术等研究与应用的兴起，数字图像处理从一个专门领域的学科，发展成为了一种新型的科学研究和人机界面的工具。通过对人类视觉系统的研究表明，图像中的边界特别重要，往往仅凭一些粗略的轮廓线就能够识别出一个物体，而轮廓线就是图像的边缘。图像的边缘是图像区域属性(像素灰度)发生明显变化的地方，也是图像信息最集中的地方，包含了图像的大部分特征信息，这些信息足图像识别中抽取特征的蕈要属性，能勾画出目标物体，是人类判别物体的重要依据。因此，图像的边缘是图像的最基本特征，被应用到较高层次的特征描述、图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等图像处理和分析技术中，同时边缘提取也作为图像分析与模式识别的主要特征提取手段，应用于计算机视觉、模式识别等研究领域中IlJ。图像的边缘广泛存在于物体与背景之问、物体与物体之间，边缘检测的实质是采用某种算法提取出图像中对象与背景之间的交界线。通过边缘检测，提取出边缘才能将目标和背景区分开来，简化图像分析，突出图像的重要特征，降低后继图像分析处理的数据量，使图像理解及识别更加容易和深刻。因此，边缘提取算法是图像处理问题中经典技术之一，其优劣直接影响整个计算机视觉系统性能的好坏，它的解决对于我们进行高层次的图像特征描述、识别和理解等有着重大的影响。在数字图像处理的研究过程中，图像的边缘提取一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点，也一直是机器视觉研究领域中最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。因此，研究图像边缘提取方法具有重要的理论意义和现实意义。具有重要的意义。 2 研究现状及发展趋势 图像边缘提取的方法多种多样，但由于其本所具有的难度和深度，研究没有很大的突破性进展，至目前还没有提出一种方法或是理论，能完美地解决边缘提取问题，这也促使研究人员对此问题不断深入研究。 同时，由于目前的边缘提取评价方法都存在很大的局限性，所以对图像边缘提取评价系统的研究得到越来越多的关注。目前，用得较多的还是通过人眼进行主观判断，评价边缘提取方法的优劣。 总之，边缘提取算法主要存在两个问题：一是没有一种可以普遍使用的图像边缘提取算法；二是没有一个较好的通用的边缘提取的评价标准。因此，这两个问题也将成为今后研究解决的重点和研究趋
基于高分辨率遥感影像的建筑物提取
基于高分辨率遥感影像的建筑物提取 摘要：本文首先对遥感影像上建筑物提取的研究历史进行分析，总结高分辨率航空相片或卫星影像提取建筑物等人工地物信息的主要方法，从影像数据、分辨率与方法几个方面概括建筑物提取的发展历史。总结高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究的现状以及发展趋势。 关键词：高空间分辨率遥感影像；建筑物提取 引言 随着遥感技术的不断进步，光学卫星影像的空间分辨率不断提高（目前军用卫星已经达到厘米级），与同类中低空间分辨率的遥感影像相比，高空间分辨率光学卫星影像上地物的光谱特征更明显，景观的结构、形状、纹理和细节等信息突出，使得研究城市内部建筑分布细节成为可能。从20世纪90年代以来高空间分辨率光学卫星影像逐渐进入商业和民用领域，在地图更新、土地管理、城市规划、资源调查、环境监测、灾害评估等方面得到广泛应用，逐步成为一种主要的地理空间数据获取和更新途径，针对高空间分辨率光学卫星影像的信息提取研究也随之兴起，但高空间分辨率影像信噪比低的特点限制了建筑提取的精度，人工解译仍然是最普遍的提取方式，其费时费力的弱点成为制约高分辨率卫星影像大范围应用的瓶颈。目前对绿地和水体的自动提取已经比较成熟，而道路和建筑物由于其自身的复杂性导致自动提取困难，国内外很多学者在高分辨影像道路和建筑提取方面做了很多相关研究，在提取理论和方法方面取得了一定的成果。本文就高空间分辨率遥感影像建筑物提取研究现状进行总结，在此基础上提出目前遥感影像建筑物提取研究的热点及其发展趋势。 一、建筑物提取的研究历史 迄今为止，利用高分辨率航空相片或卫星影像提取建筑物等人工地物信息的方法大体分为两类：其一，利用图像信息结合高程信息进行建筑物信息提，通过建筑物与周围环境之间的高差进行屋顶边界的提取，大多需要一定的辅助数据如DEM、DSM等。其二，利用高空间分辨率遥感影像数据结合计算机视觉、图像处理与分析、人工智能等学科领域的新方法实现对建筑物顶部信息的半自动甚至全自动识别与提取。此方法不需要多景影像数据，也不需要其它的外部信息源，具有更为广泛的应用前景和范围，但是其缺乏对识别建筑物表面高度信息，只是利用的是图像的光谱信息、灰度信息以及建筑物的形态信息和一部分先验知识，难度要更大，此方法仍处于探索研究阶段。在城市环境中由于受到建筑物结构复杂性的影响，建筑物常常被人造目标或者自然目标包围，给提取建筑物带来干扰，常见的典型情况有：房屋边缘与道路平行且相邻，边缘检测后的影像中道路和房屋边缘相互混淆；因为拍摄角度导致建筑物彼此的遮蔽，影像上丢失了被遮蔽建筑物的信息；建筑物阴影的灰度接近建筑物的灰度，很难区分二者的边界，对提取产生干扰。此外利用成像质量、光谱范围等多方面因素影响的遥感影像提取建筑物信息，出现信息的丢失以及失真，从而增加了建筑物提取的难度。图1分别从影像数据、分辨率与方法几个方面概括了建筑物提取的发展历史。快速准确地
植物组织蛋白提取方法
植物蛋白质提取方法总汇 一、植物组织蛋白质提取方法 1、根据样品重量（1g样品加入3.5ml提取液，可根据材料不同适当加入），准备提取液放在冰上。 2、把样品放在研钵中用液氮研磨，研磨后加入提取液中在冰上静置（3-4小时）。 3、用离心机离心8000rpm40min4℃或11100rpm20min4℃ 4、提取上清液，样品制备完成。 蛋白质提取液：300ml 1、1Mtris-HCl（PH8） 45ml 2、甘油（Glycerol）75ml 3、聚乙烯吡咯烷酮（Polyvinylpolypyrrordone）6g 这种方法针对SDS-PAGE，垂直板电泳！ 二、植物组织蛋白质提取方法 氯醋酸—丙酮沉淀法 1、在液氮中研磨叶片 2、加入样品体积3倍的提取液在-20℃的条件下过夜，然后离心（4℃8000rpm以上1小时）弃上清。 3、加入等体积的冰浴丙酮（含0.07%的β-巯基乙醇），摇匀后离心（4℃8000rpm 以上1小时），然后真空干燥沉淀，备用。 4、上样前加入裂解液，室温放置30分钟，使蛋白充分溶于裂解液中，然后离心（15℃8000rpm以上1小时或更长时间以没有沉淀为标准），可临时保存在4℃待用。 5、用Brandford法定量蛋白，然后可分装放入-80℃备用。 药品：提取液：含10%TCA和0.07%的β-巯基乙醇的丙酮。裂解液：2.7g尿素0.2gCHAPS 溶于3ml灭菌的去离子水中（终体积为5ml），使用前再加入1M的DTT65ul/ml。 这种方法针对双向电泳，杂质少，离子浓度小的特点！当然单向电泳也同样适用，只是电泳的条带会减少！
三、组织：肠黏膜 目的：WESTERN BLOT检测凋亡相关蛋白的表达 应用TRIPURE提取蛋白质步骤： 含蛋白质上清液中加入异丙醇：（1.5ml每1mlTRIPURE用量） 倒转混匀，置室温10min 离心：12000 g，10min，4度，弃上清 加入0.3M盐酸胍/95％乙醇：（2ml每1mlTRIPURE用量） 振荡，置室温20min 离心： 7500g，5 min，4度，弃上清 重复0.3M盐酸胍/95％乙醇步2次 沉淀中加入100％乙醇 2ml 充分振荡混匀，置室温20 min 离心： 7500g，5min，4度，弃上清吹干沉淀 1％SDS溶解沉淀 离心：10000g，10min，4度 取上清-20度保存（或可直接用于WESTERN BLOT） 存在的问题：加入1％SDS后沉淀不溶解，还是很大的一块，4度离心后又多了白色沉定，SDS结晶？测浓度，含量才1mg/ml左右。 解决：提蛋白试剂盒，另外组织大小适中，要碎，立即加2X BUFFER，然后煮5－10分钟，效果很好的。 四、植物材料：水稻苗，叶鞘，根 1、200毫克样品置于冰上磨碎 2、加lysis buffer，离心，10000rpm，4度，5min取上清 3、重复离心5min
基于小波变换的边缘检测技术(完整)
第一章图像边缘的定义 引言 在实际的图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，被经常用于到较高层次的特征描述，图像识别。图像分割，图像增强以及图像压缩等的图像处理和分析中，从而可以对图像进行进一步的分析和理解。 由于信号的奇异点或突变点往往表现为相邻像素点处的灰度值发生了剧烈的变化，我们可以通过相邻像素灰度分布的梯度来反映这种变化。根据这一特点，人们提出了多种边缘检测算子：Roberts算子Prewitt算子Laplace算子等。 经典的边缘检测方法是构造出像素灰度级阶跃变化敏感的微分算子。这些算子毫无例外地对噪声较为敏感。由于原始图像往往含有噪声、而边缘和噪声在空间域表现为灰度有大的起落，在频域则反映为同是主频分量，这就给真正的边缘检测到来困难。于是发展了多尺度分析的边缘检测方法。小波分析与多尺度分析有着密切的联系，而且在小波变换这一统一理论框架下，可以更深刻地研究多尺度分析的边缘检测方法，Mallat S提出了一小波变换多尺度分析为基础的局部极大模方法进行边缘检测。 小波变换有良好的时频局部转化及多尺度分析能力，因此比其他的边缘检测方法更实用和准确。小波边缘检测算子的基本思想是取小波函数作为平滑函数的一阶导数或二阶导数。利用信号的小波变换的模值在信号突变点处取局部极大值或过零点的性质来提取信号的边缘点。常用的小波算子有Marr 算子Canny算子和Mallat算子等。
§1.1信号边缘特征 人类的视觉研究表明，信号知觉不是信号各部分简单的相加，而是各部分有机组成的。人类的信号识别（这里讨论二维信号即图像）具有以下几个特点：边缘与纹理背景的对比鲜明时,图像知觉比较稳定；图像在空间上比较接近的部分容易形成一个整体；在一个按一定顺序组成的图像中，如果有新的成份加入，则这些新的成份容易被看作是原来图像的继续；在视觉的初级阶段，视觉系统首先会把图像边缘与纹理背景分离出来，然后才能知觉到图像的细节，辨认出图像的轮廓，也就是说，首先识别的是图像的大轮廓；知觉的过程中并不只是被动地接受外界刺激，同时也主动地认识外界事物，复杂图像的识别需要人的先验知识作指导；图像的空间位置、方向角度影响知觉的效果。从以上这几点，可以总结出待识别的图像边缘点应具有下列特征即要素：具有较强的灰度突变，也就是与背景的对比度鲜明；边缘点之间可以形成有意义的线形关系，即相邻边缘点之间存在一种有序性；具有方向特征；在图像中的空间相对位置；边缘的类型，即边缘是脉冲型、阶跃型、斜坡型、屋脊型中哪一种。 §1.2图像边缘的定义 边缘检测是图像处理中的重要内容。而边缘是图像中最基本的特征，也是指周围像素灰度有变化的那些像素的集合。主要表现为图像局部特征的不连续性，也就是通常说的信号发生奇异变化的地方。奇异信号沿边缘走向的灰度变化剧烈，通常分为阶跃边缘和屋顶边缘两种类型。阶跃边缘在阶跃的两边的灰度值有明显的变化；屋顶边缘则位于灰度增加与减少的交界处。我们可以利用灰度的导数来刻画边缘点的变化，分别求阶跃边缘和屋顶边缘的一阶，二阶导数。如图可见，对于边缘点A，阶跃边缘的一阶导数在A点到最大值，二阶导数在A点过零点；屋顶边缘的一阶导数在A点过零点，二阶导数在A点有最大值。
基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取
收稿日期:2007-11-22;修回日期:2008-01-15。 作者简介:庞池海(1982-),男,浙江天台人,硕士研究生,主要研究方向:计算机仿真、图像处理; 李光耀(1965-)男,安徽安庆人,研究员,博士生导师,主要研究方向:计算机仿真、图像处理; 赵洁(1983-),女,江苏南通人,硕士研究生,主要研究方向:计算机仿真、图像处理;朱恒晔(1978-),男,江苏镇江人,博士,主要研究方向:系统仿真、虚拟样机。 文章编号:1001-9081(2008)S1-0190-03 基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取 庞池海,李光耀,赵 洁,朱恒晔 (同济大学CAD 研究中心,上海201804) (tcp ch @sohu .com ) 摘 要:提出一种方法,可以从卫星图像中自动检测建筑物。介绍了直线提取和直线合并的算法,分别讨论算法的实现结果和对结果的评价。建筑物检测的结果为矢量的二维候选数据,缩短了原始图像数据和最后对图像理解之 间的差距。 关键词:建筑物检测;直线检测;Canny 算子;霍夫变换;边缘检测中图分类号:T P391.41 文献标志码:A Buildi ng figure extracti on i n satellite i m ages based on li ne detecti on algorithm PANG Ch-i ha,i LI Guang -yao ,Z HAO Jie ,ZHU H eng -ye (CAD Re se a rch C e n te r,T ongji Universit y,S hangha i 201804,C hina ) Abstract :In o rder to g enerate t he 3D-model of constructi on ,usi ng t he m ethod based on i m ag e pro cessi ng,au t om ated techn i ques w ere proposed to replace the curren t manua l work .A n approach for auto m atic bu ildi ng detection w as put for w ard from sate llite i m agery .F irstl y,the algo rith m s o f li ne ex tracti on and li ne m erg i ng w ere presen ted .T hen ,t he i m p l ementation of the m e t hod and resu lt quantitative qua lity assess m ent we re discussed respecti ve l y .The resu lt of bu il d i ng detecti on prov i des the vector i a l and t w o -di m ens i on cand i date data ,w hich sho rten the d ifference be t w een or i g i na l i m ag e data and fi nal understandi ng . K ey words :buil d i ng detection ;li ne de tecti on ;C anny opera t o r ;H ough transf o r m;edge detection 0 引言 从城市航空影像中提取关键地物的研究主要集中于建筑 物和道路两个方面。已有的匹配的方法,对于现代城市中具有重要意义且形状复杂的高层建筑物和主干道,还不能形成有效的提取。 然而人类却能几乎在瞬间辨识出这些物体的存在和位置[1] 。航空影像的复杂性使目标检测变得十分困难。以往对建筑的检测方法可以分为以下3类:1)使用立体影像匹配的方法,这种方法可以提供建筑物准确的空间信息,使建筑物通过空间信息被检测出来[2]。不过这种方法需要额外的信 息,如DE M 信息。2)使用直线分析。首先从图片中检测出直线,将它们归类并且建模出矩形,推算出候选的建筑物[3]。直线可以通过使用感知的视觉数据组织的方法分类,许多报告已经使用这种方法进行了建筑物检测实验[4]。不过该方法对于大规模的检测效果不是很好。3)辅助信息的方法。如阴影或直线的透视效果,也可作为建筑物检测的重要手段。 作为一种低层次视觉技术,线段提取是一项很基本的任务。它的处理对象是边缘图像,输出是线段。其输出经常作为更高层处理(形状描述、目标识别、立体匹配等)的输入。由于线段提取的重要性,很多研究者在这方面做了大量工作。归纳起来,可分为3类:1)传统的H ough 变换;2)首先提取基本线段(e l ementary li ne segm ent ,ELS),再进行线段合并;3)利用梯度信息将边缘像素组成线段[3]。本文结合前两种方法,利用局部的H ough 变换,先抽取出直线,然后利用附有信息的直线分析图像中的对象,构建直线图的数据结构,并利用这些信息生成建筑物的候选集。 1 主要准则 通常将图像理解系统划分成几个阶段从而简化整个问题的难度。主要流程包括图像预处理,图像分割,特征提取,特征描述和识别。至今,对于各类应用还没有一个统一的方法。对于不同的项目的方法大相径庭。本文着眼于卫星图片中的建筑物检测。首先定义一些策略或思想准则作为解决这个问题的指导。 层次化 图像数据在计算机中以孤立点的信息形式存在。图像处理的目的是要对这些点尽可能地按照图像的原意进行分类,最后抽象出同类点集的含义。所有工作,包括前处理、图像分割、特征提取等,都是为了实现这一目标。在本文的研究中,首先将点归类成线,然后将线组合成几何形状。称之为点线面的变换。 整合方法 一些信息,比如颜色和方向,对图像中的元素来说是非常重要的,但不少方法忽略了这些信息的利用。在本文的研究中,将取得的颜色信息作为线和面对象的附属信息,或者称之为权重。这些信息可以帮助改善的检测过程。 局部化假设 假设物体,包括颜色、线的位置、面的位置以及图像中的所有元素,只和其一定范围内的邻域元素存在相应的关系。这个假说可以减少处理所花费的时间,从而得出各种可行的统计(现在的图像分析方法主要是基于数学统计的)。这个假设使得分治的方法能够得以实施,从而降低计算难度。 2 建筑物检测算法 整个检测算法主要分为以下4个阶段。 第28卷2008年6月 计算机应用 C o mpu ter App lications Vo.l 28June 2008
灰度图像边缘提取方法综述
内蒙古科技大学 本科毕业论文 题目：灰度图像边缘提取方法综述学生姓名： 学院：物理科学与技术学院 专业：应用物理学 学号：0809810054 班级：08级 指导教师： 二〇一二年 4 月
摘要 本文先介绍了一般边缘检测的步骤和灰度图像形态学的主要操作。着重讨论基于细胞神经网络的一般灰度图像的边缘提取和图像分割。先陈述了几种传统算法，并比较了各算法的优劣。通过例举介绍CNN 基本知识，详细描述了用CNN 提取图像边缘的过程，给出算法流程，阐述算法实现中的关键步骤。对二值图像和灰度图像，分别采用基于CNN 的算法和传统算子(prewitt、sobel、canny)进行边缘提取，给出提取效果图，定性比较两类算法在性能上的优劣。来直接的了解灰度图像边缘提取的方法。 关键字：灰度图像，边缘提取，分割，CNN算法，传统算子
Abstract This paper first introduces the general steps of gray image edge detection and morphology of the main operation. Focuses on the cellular neural network based general gray image edge extracting and image segmentation. Through the examples of introduction of basic knowledge of CNN, a detailed description of the CNN image edge extraction process, the algorithm process, the key step in the algorithm implementation. On two value image and the gray scale image, which are based on CNN algorithm and the traditional operator ( Prewitt, Sobel, canny ) edge extraction, given the extraction effect chart, qualitative comparison of two algorithms in performance on the quality of. To direct understanding of gray image edge extraction method. Keywords: image, edge detection, segmentation, CNN algorithm, the traditional operator
高分辨率遥感影像中建筑物3D信息的提取
基于Barista 软件的高分辨率遥感影像中建筑物3D 信息的提取* 张培峰1,2 胡远满 1** 贺红士 1,3 (1中国科学院沈阳应用生态研究所,沈阳110016;2 中国科学院研究生院,北京100049; 3 密苏里大学自然资源学院,美国 哥伦比亚65211) 摘 要 城市建筑物空间信息的获取对城市规划二环境保护等社会各行业越来越重要,高分辨率商业卫星的出现为提取建筑物3D 信息提供了可能性.本文基于Barista 软件,利用Quick?Bird 数据提取了建筑物的3D 信息并进行了精度验证.结果表明:基于Barista 软件从高分辨率卫星影像中提取建筑物3D 信息,具有专业水平要求低二普适性强二操作简单二精度高等优点;当数字高程模型(DEM )和传感器定位模型精度较高二影像偏天底角较理想时,3D 信息提取的水平定位精度和高度测量精度可达到1个像素水平.关键词 Barista 软件 高分辨率遥感影像 3D 信息提取 文章编号 1001-9332(2010)05-1190-06 中图分类号 Q149;TP75 文献标识码 A Extraction of buildings three?dimensional information from high?resolution satellite imagery based on Barista software.ZHANG Pei?feng 1,2,HU Yuan?man 1,HE Hong?shi 1,3(1Institute of Applied Ecology ,Chinese Academy of Sciences ,Shenyang 110016,China ;2Graduate University of Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100049,China ;3School of Natural Resources University of Missouri ,Columbia 65211,USA ).?Chin.J.Appl.Ecol .,2010,21(5):1190-1195. Abstract :The demand for accurate and up?to?date spatial information of urban buildings is becom?ing more and more important for urban planning,environmental protection,and other vocations.Today’s commercial high?resolution satellite imagery offers the potential to extract the three?dimen?sional information of urban buildings.This paper extracted the three?dimensional information of ur?ban buildings from QuickBird imagery,and validated the precision of the extraction based on Baris?ta software.It was shown that the extraction of three?dimensional information of the buildings from high?resolution satellite imagery based on Barista software had the advantages of low professional level demand,powerful universality,simple operation,and high precision.One pixel level of point positioning and height determination accuracy could be achieved if the digital elevation model (DEM)and sensor orientation model had higher precision and the off?Nadir View Angle was rela?tively perfect. Key words :Barista software;high?resolution satellite imagery;three?dimensional information ex?traction. *中国科学院沈阳应用生态研究所知识创新工程项目(06LYQY1001)资助. **通讯作者.E?mail:Huym@https://www.360docs.net/doc/b112360056.html, 2009?11?18收稿,2010?03?06接受. 城市3D 信息广泛应用于制图二城市规划与设计二城市污染控制二环境保护与建设二通信二交通二能源与财产管理二旅游二城市可视化二城市进程监测以及城市现代化管理[1-2],在城市噪声扩散二空气污染 分析和房地产税收评估等方面也具有一定的应用潜力[3].建筑物3D 信息的获取对城市规划者二地理学者二建筑设计者等非常重要.高分辨率卫星影像(high?resolution satellite imagery,HRSI)的出现使制图及建筑物3D 信息提取成为可能[4-5],从高分辨率影像中获取建筑物3D 信息已得到广泛应用. 目前,空间3D 信息的获取方法主要有航空摄 影测量二卫星遥测以及机载激光扫描(light detection and ranging,LiDAR)三大类[6].Ameri 等[7]应用平面屋顶结构自动提取了建筑物的3D 结构,从简单的 应用生态学报 2010年5月 第21卷 第5期 Chinese Journal of Applied Ecology,May 2010,21(5):1190-1195
图像边缘提取方法及展望
1引言 图像最基本的特征是边缘，边缘是图像性区域和另一个属性区域的交接处，是区域属性发生突变的地方，是图像中不确定性最大的地方，也是图像信息最集中的地方，图像的边缘包含着丰富的信息。因此，图像的边缘提取在计算机视觉系统的初级处理中具有关键作用，但目前仍是“瓶颈”问题。 边缘检测技术对于数字图像是非常重要的，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。现有的图像边缘提取方法可以分为三大类：一类是基于某种固定的局部运算方法，如：微分法，拟合法等，它们属于经典的边缘提取方法；第二类则是以能量最小化为准则的全局提取方法，其特征是运用严格的数学方法对此问题进行分析，给出一维值代价函数作为最优提取依据，从全局最优的观点提取边缘，如松驰法，神经网络分析法等；第三类是以小波变换、数学形态学、分形理论等近年来发展起来的高新技术为代表的图像边缘提取方法，尤其是基于多尺度特性的小波变换提取图像边缘的方法是目前研究较多的课题。该文将较为详细地对各种图像边缘提取算法的原理进行阐述，对几种最常用的图像边缘提取算法给出实验结果，并进行结果对比与分析。 2经典的图像边缘提取方法 2.1微分算子法 边缘的检测可借助空域微分算子通过卷积完成，导数算子具有突出灰度变化的作用，对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值较高，因此可将这些导数值作为相应点的边界强度，通过设置门限的方法，提取边界点集。 一阶导数 !f !x 与 !f !y 是最简单的导数算子，一个连续函数f（x，y）在位置（x，y）处方向导数的最大值是I G I=（ !f !x ）2+（!f !y ）2 [I12，称为梯度模，相应地，取得最大值的方向为"=tan-1 !f !y !f !x T I I L T I I J 。 利用梯度模算子来检测边缘是一种很好的方法，它不仅具有位移不变性，还具有各向同性。在实际中，对于一幅数字图像采用了梯度模的近似形式，如常用的罗伯特交叉算子（Roberts Cross）和索贝尔算子（SobeI）的表达式分别为： Roberts算子表达式为： \G\=maX（I f（i，J）-f（i+1，J+1）I，I f（i+1，J）-f（i，J+1）I） SobeI算子表达式为： 121 000 -1-2- T I I L T I I J 1 10-1 20-2 10- T I I L T I I J 1 x方向卷积核y方向卷积核 图像边缘提取方法及展望 季虎孙即祥邵晓芳毛玲 （国防科技大学电子科学与工程学院，长沙410073） E-maiI：Iove63901@https://www.360docs.net/doc/b112360056.html, 摘要该文对现有代表性的各种图像边缘提取方法进行了介绍，对比、分析了各自的优缺点，重点对以小波变换为代表的现代信号处理技术提取图像边缘的方法进行了分析和阐述，为了更清楚地看出各种算法的效果，给出了一些常用算法对同一幅标准测试图像Lena进行边缘提取的实验结果。最后，对图像边缘提取技术所面临的问题和发展方向阐述了自己的观点。 关键词边缘提取小波变换多尺度分析图像边缘检测 文章编号1002-8331-（2004）14-0070-04文献标识码a中图分类号TP391 The Algorithm for Image Edge Detection and Prospect Ji Hu Sun Jixiang Shao Xiaofang Mao Ling （SchooI of EIectronic and Engineering，NationaI University of Defense TechnoIogy，Changsha410073）Abstract：The representative aIgorithms in these days for image edge detection have been presented in this paper.after contrasting and anaIyzing the advantages and the disadvantages of every aIgorithm，we pIace an emphasis on anaIyzing and iIIuminating waveIet transform，which is one of the modern signaI processing technigues for image edge detection.in order to have a much cIearer Iook at the effect of every aIgorithm，we give the resuIts of the eXperiments in which the common aIgorithms are used to detect image edge of the same standard testing image Lena.at Iast，we bring forward our viewpoint about the probIems the image edge detection technoIogy is facing and where is its deveIopmentaI direction. Keywords：edge detection，waveIet transform，muItiscaIe anaIysis，image edge detection 作者简介：季虎（1972-），男，工程师，博士研究生，主要研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别。孙即祥（1946-），男，教授，博士生导师，现已出版专著三部，并正在撰写另外一部专著，已发表论文十数篇。主要感兴趣的研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别等。 70 2004.14计算机工程与应用