【摘要】：從遙感圖像中提取地面目標(biāo)信息是當(dāng)今重要的研究課題之一,已經(jīng)在軍事、民用等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。地面目標(biāo)中有很大一部分都是建筑物,尤其是在城市區(qū)域內(nèi),這個(gè)比例能夠達(dá)到80%左右。同時(shí),研究建筑物檢測(cè)對(duì)于其他目標(biāo)的檢測(cè)也有非常重要的參照價(jià)值。因此,遙感圖像建筑物檢測(cè)非常具有研究意義和應(yīng)用價(jià)值。在基礎(chǔ)理論研究方面,論文介紹了遙感圖像目標(biāo)識(shí)別的主要步驟、目標(biāo)識(shí)別層次劃分和分辨率、目標(biāo)識(shí)別中的主要特征,特征的變換不變性以及分類器。重點(diǎn)介紹了特征提取和特征分類,給出了常用的特征提取方法和特征分類方法,同時(shí)介紹了距離測(cè)度學(xué)習(xí)及相關(guān)算法。在建筑物檢測(cè)方法的研究方面,論文指出了遙感圖像建筑物檢測(cè)算法現(xiàn)存的問(wèn)題:其一是提取特征時(shí)忽略建筑物形狀,這不利于準(zhǔn)確描述建筑物特征;其二是進(jìn)行建筑物分類時(shí)忽略建筑物間的相似性和建筑物與背景之間的差異性,這將導(dǎo)致分類準(zhǔn)確率降低。針對(duì)上述問(wèn)題,論文將基于形狀的特征和區(qū)分性學(xué)習(xí)結(jié)合(SSF+DFC)進(jìn)行建筑物檢測(cè)。其中,基于形狀的特征(SSF)只在同質(zhì)區(qū)域內(nèi)收集定向梯度數(shù)據(jù),并通過(guò)不斷迭代進(jìn)行特征更新,最終可以很好地描述建筑物的形狀和結(jié)構(gòu)。區(qū)分性的特征分類(DFC)通過(guò)學(xué)習(xí)到的距離測(cè)度矩陣M得到樣本間的相似性或差異性,進(jìn)而能獲得更準(zhǔn)確的分類結(jié)果。通過(guò)在Quick Bird 2數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并和其他方法進(jìn)行比較,我們得出將基于形狀的特征和區(qū)分性學(xué)習(xí)結(jié)合進(jìn)行建筑物檢測(cè)能夠檢測(cè)出外部輪廓更準(zhǔn)確、數(shù)量更多的建筑物。原因是基于形狀的特征只在同質(zhì)區(qū)域內(nèi)收集光譜特征和定向梯度信息,能夠很好地捕獲建筑物的形狀和結(jié)構(gòu);基于區(qū)分性的特征分類,可以獲得建筑物之間的相似性和建筑物與背景之間的差異性來(lái)提高建筑物檢測(cè)的精度。
[Abstract]:The extraction of ground target information from remote sensing images is one of the most important research topics and has been widely used in military, civil and other fields. A large part of the ground targets are buildings, especially in urban areas, which can reach about 80%. At the same time, the study of building detection also has very important reference value for the detection of other targets. Therefore, the remote sensing image building detection has the research significance and the application value. In the aspect of basic theory research, the paper introduces the main steps of target recognition in remote sensing image, the classification and resolution of target recognition, the main features of target recognition, the invariance of feature transformation and classifier. This paper mainly introduces feature extraction and feature classification, gives common feature extraction methods and feature classification methods, and introduces distance measure learning and related algorithms. In the research of building detection methods, the paper points out the existing problems of building detection algorithm in remote sensing image: first, ignoring the building shape when extracting features, which is not conducive to accurate description of building features; The other is to ignore the similarity between buildings and the differences between buildings and backgrounds, which will lead to the reduction of classification accuracy. In order to solve the above problems, building detection based on shape feature and distinguishing learning is combined with (SSF DFC). Among them, the shape based feature (SSF) only collects the directional gradient data in the homogeneous region, and updates the feature through iteration, which can describe the shape and structure of the building well. The discriminative feature classification (DFC) can obtain the similarity or difference between samples by learning the distance measure matrix M, and then obtain more accurate classification results. Through experiments on Quick Bird 2 data set and compared with other methods, we conclude that building detection based on shape based feature and distinguishing learning can detect more accurate and more buildings with external contour. The reason is that shape-based features collect spectral features and directional gradient information only in homogeneous regions, which can capture the shapes and structures of buildings well; and classification based on distinguishing features, The similarity between buildings and the differences between buildings and backgrounds can be obtained to improve the accuracy of building detection.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：2206618