分類法提取建筑物因易受到錯誤檢測的影響而存在邊緣鋸齒、形狀不規(guī)則等問題。提出了一種利用符合建筑物輪廓及軸向的最佳外接矩形和Hausdorff距離綜合優(yōu)化建筑物輪廓的方法。首先利用偏移陰影分割分類方法提取建筑物,對建筑物邊界進行多邊形擬合;然后用獲取擬合結果的最小外接矩形判斷建筑物軸向,以選擇最佳的外接矩形,并將最佳外接矩形和建筑物輪廓進行逐段等分,計算線段之間的Hausdorff距離,并根據(jù)替換規(guī)則選擇性地用外接矩形邊線段進行邊界替代,以進一步進行規(guī)整優(yōu)化,最終提高了邊緣表達的準確度和提取精度。對多幅遙感影像進行實驗,并與其他提取方法進行對比,結果表明:所提方法的總體精度均不同程度地優(yōu)于參照方法,建筑物邊緣的準確性、規(guī)整程度及最終精度均得到了有效改善,更真實、準確地反映了建筑物的真實形狀。

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 建筑物提取與優(yōu)化方法
    2.1 基于偏移陰影分割分類的建筑物初始結果提取
    2.2 建筑物輪廓優(yōu)化的原理
        2.2.1 建筑物輪廓的多邊形初擬合
        2.2.2 建筑物擬合外接矩形的選擇
        2.2.3 基于Hausdorff距離算法的建筑物輪廓的深度規(guī)整
3 實驗結果與分析
    3.1 精度評價指標
    3.2 精度評價結果與分析
4 結論



本文編號：3751939