专利名称：一种基于多元数据重建建筑物外轮廓多边形的方法
技术领域：
本发明涉及一种建筑物外轮廓重建的方法，尤其是涉及一种基于多元数据重建建筑物外轮廓多边形方法，属于计算机模式识别与恢复技术领域。
背景技术：
在各种不同的GIS应用中对建筑物建模的需求在不断的增大。特别是在城市地理信息系统的研究中，建筑物的检测和重建非常重要。据Ame ri表示，过去的几年里许多研究项目已经对相关领域进行了研究，如模式识别、3维重建以及建筑物对象表示等。遥感数据为这个需求提供了一种廉价而有效的数据源，然而高度自动化和鲁棒的建筑物建模方法未提出。建筑物建模通常分两个阶段，建筑物的提取与模型的建立。这方面的研究很多，但是很少有成功的方法能够应用于大区域影像。大区域建筑物模型的创建主要依赖于2 维数字线划图(DLG)，如调查生成的土地线划图，或者通过影像交互生成的土地线划数据，而3维模型的自动生成主要依赖于专业的软件工具,如TerraScan, CyberCity Modeler和PhotoModeller等。在任何建筑物制图工程中生成DLG或2维模型通常会占用大部分的工作量。尤其是对大量的遥感数据而言，手工处理生成2维模型更不可行，因此急需输入参数少，人工干预少的自动化建模方法。目前建筑物提取技术主要通过计算机手段(包括图像处理与模式识别技术)对单个或多个图像进行检测，并提取建筑物的信息，如它的轮廓线，形状，位置，高度等。分割与特征提取技术可以单独使用，也可组合使用。早期的研究通常只用影像，例如20世纪90年代的Irvin提出的基于建筑物阴影提取建筑物。当有了多源数据可用，多元数据融合来提取建筑物成为了可能。影像数据和DSM数据常用语地物提取。由于影像数据受到地物反射率、复杂的非均匀光照、遮挡、阴影等影响，只用影像数据难以准确快速有效的识别出建筑物外轮廓；而DSM数据虽然提供了地物的高度信息，但因其缺乏细节信息，所以单用DSM数据只能快速粗略地定位建筑物区域，而难以准确的定位出建筑物边界轮廓。至今未见有文献公开用影像数据结合DSM数据提取建筑物外轮廓的文献。
发明内容
本发明要解决技术问题是克服上述现有技术缺点，提出一种基于多元数据重建建筑物外轮廓多边形的方法，其结合DSM与影像数据快速、有效、自动化的重建建筑物外轮廓。为了解决上述技术问题，本发明提出的技术方案是一种基于多元数据重建建筑物外轮廓多边形的方法，包括如下步骤步骤I、遥感图像分割一对DSM数据进行控制标记分水岭分割得到建筑物感兴趣区掩膜图像；对影像数据进行彩色图像分割得到影像分割对象；步骤2、建筑物对象提取一将步骤I获得的建筑物感兴趣区掩膜图像通过坐标变换映射到彩色图像的分割图层中，定位出被掩膜区域覆盖的影像分割对象，将落在同一掩膜区域的相邻影像分割对象合并，得到完整的建筑物对象；步骤3、建筑物轮廓提取一对步骤2所得建筑物对象进行边界跟踪，得到建筑物轮廓的矢量曲线，计算矢量曲线上各点的曲率，将曲率的局部极大值对应的点作为角点，顺序连接所述角点得到建筑物轮廓多边形；步骤4、建筑区主方向获取——用基于距离矩阵的层次聚类方法对建筑物对象进行分区，利用各分区内所有建筑物轮廓的线段角度分别构造角度直方图，各直方图中最高频率对应的角度作为相应建筑区分块的建筑物主方向；步骤5、建筑物轮廓多边形建模——对建筑物多边形建立线性模型，并结合步骤4获取的建筑物主方向和影像数据的梯度信息对建筑物轮廓线性模型进行修正与规则化，使其准确的定位于建筑物边缘；步骤6、获得最终的建筑物轮廓——利用多边形各线段的线性模型求出两两相邻直线段的交点，作为建筑物轮廓的角点，依次序顺序连接角点构成最终的建筑物多边形。为了解决上述技术问题，本发明进一步的改进在于I)、步骤4中，所述距离矩阵中元素的值由建筑物之间的空间距离矩阵、角距离矩阵进行加权获得，公式如下Clij j = W1 Δ P Jj j+w2 Δ θ ^ j式中，表示在距离矩阵中与第i个建筑物和第j个建筑物对应的元素值，Δ Pijj表示第i个建筑物与第j个建筑物之间的空间距离，Λ Θ q表示第i个建筑物与第j个建筑物之间的角距离，W1表示空间距离的权重值，W2表示角距离的权重值，且Wl+W2 = I。2)、步骤3中建筑物轮廓提取的具体方法如下A)对提取出的感兴趣区建筑物对象用经典扫描线算法追踪其边界，生成边界矢量多边形曲线。；B)用高斯平滑滤波器对所述边界矢量多边形曲线进行平滑滤波；高斯方差的设置范围为17-19 ;高斯方差不建议设过小的值，因为那样会检测到过多的角点，且不利于后期角度转换，建议设置为18 ；C)对平滑滤波后的多边形曲线计算其曲率，将曲率的局部极大值对应的点作为角占.D)按顺序连接角点生成建筑物轮廓多边形。3)、步骤4中，将两建筑物边界轮廓之间角点的最短距离作为两建筑物之间的空间距离，公式如下
权利要求
1.一种基于多元数据重建建筑物外轮廓多边形的方法，包括如下步骤 步骤I、遥感图像分割——对DSM数据进行控制标记分水岭分割得到建筑物感兴趣区掩膜图像；对影像数据进行彩色图像分割得到影像分割对象； 步骤2、建筑物对象提取——将步骤I获得的建筑物感兴趣区掩膜图像通过坐标变换映射到彩色图像的分割图层中，定位出被掩膜区域覆盖的影像分割对象，将落在同一掩膜区域的相邻影像分割对象合并，得到完整的建筑物对象； 步骤3、建筑物轮廓提取一对步骤2所得建筑物对象进行边界跟踪，得到建筑物轮廓的矢量曲线，计算矢量曲线上各点的曲率，将曲率的局部极大值对应的点作为角点，顺序连接所述角点得到建筑物轮廓多边形； 步骤4、建筑区主方向获取——用基于距离矩阵的层次聚类方法对建筑物对象进行分区，利用各分区内所有建筑物轮廓的线段角度分别构造角度直方图，各直方图中最高频率对应的角度作为相应建筑区分块的建筑物主方向； 步骤5、建筑物轮廓多边形建模——对建筑物多边形建立线性模型，并结合步骤4获取的建筑物主方向和影像数据的梯度信息对建筑物轮廓线性模型进行修正与规则化，使其准确的定位于建筑物边缘； 步骤6、获得最终的建筑物轮廓——利用多边形各线段的线性模型求出两两相邻直线段的交点，作为建筑物轮廓的角点，依次序顺序连接角点构成最终的建筑物多边形。
2.根据权利要求I所述基于多元数据重建建筑物外轮廓多边形的方法，其特征在于步骤3中建筑物轮廓提取的具体方法如下 A)对提取出的感兴趣区建筑物对象用经典扫描线算法追踪其边界，生成边界矢量多边形曲线； B)用高斯平滑滤波器对所述边界矢量多边形曲线进行平滑滤波；高斯方差参数设置范围为17-19 ； C)对平滑滤波后的多边形曲线计算其曲率，将曲率的局部极大值对应的点作为角点； D)按顺序连接角点生成建筑物轮廓多边形。
3.根据权利要求I所述基于多元数据重建建筑物外轮廓多边形的方法，其特征在于步骤4中，所述距离矩阵中元素的值由建筑物之间的空间距离矩阵、角距离矩阵进行加权获得，公式如下 di,j = W1A P Jjj^w2A Θ Jjj 式中，表示在距离矩阵中与第i个建筑物和第j个建筑物对应的元素值，Δ P Μ表示第i个建筑物与第j个建筑物之间的空间距离，Δ Θ .j表示第i个建筑物与第j个建筑物之间的角距离，W1表示空间距离的权重值，W2表示角距离的权重值，且Wl+W2 = I。
4.根据权利要求3所述基于多元数据重建建筑物外轮廓多边形的方法，其特征在于步骤4中，将两建筑物边界轮廓之间角点的最短距离作为两建筑物之间的空间距离，公式如下
5.根据权利要求3所述基于多元数据重建建筑物外轮廓多边形的方法，其特征在于步骤4中，将两建筑物边界轮廓之间的角度均值之差作为两建筑物的角距离，公式如下
6.根据权利要求I所述基于多元数据重建建筑物外轮廓多边形的方法，其特征在于步骤5中，首先利用线性模型y = kx+b表示建筑物轮廓曲线多边形的一条线段，其中斜率k = tan(0)，Θ为线段的角度；然后对所述线性模型进行修正矫正建筑物轮廓多边形的线段角度以使其平行或垂直于建筑物主方向，若线段与主方向夹角小于或等于45°，则以线段中点为支点转动线段使其与主方向平行，若线段与主方向夹角大于45°，则以线段中点为支点转动线段使其与主方向垂直，从而获得修正后线段的斜率；线段经转动后平移至影像数据上对应边缘的最接近处，并结合斜率计算获得修正后的线段截距。
7.根据权利要求6所述基于多元数据重建建筑物外轮廓多边形的方法，其特征在于步骤5中，对线性模型进行修正完成后，如果存在两条线段之间互相平行且间距小于或等于5个像素，则将这两条线段相向平移合并成为一条线段，两条线段的斜率作为合并线段的斜率，两条线段中点的均值作为合并线段的中点，据此获得合并线段的线性模型；如果两线段之间互相平行且距离大于5个像素，则在两者之间插入一条与所述两线段垂直的线段，两条线段中点坐标的均值作为插入线段的中点坐标，据此获得插入线段的线性模型，所述插入的线段作为相应建筑物多边形线段。
8.根据权利要求7所述基于多元数据重建建筑物外轮廓多边形的方法，其特征在于步骤5中，线段经转动后平移至影像数据上对应边缘的最接近处的方法是依据DSM建筑物掩膜图层与影像数据的梯度变化图像粗略定位出最优边界的候选区域，沿垂直于线段的方向向两侧搜索影像数据的最大梯度值点，将线段平移至该最大梯度值点处。
全文摘要
一种基于多元数据重建建筑物外轮廓多边形的方法，步骤包括分别对DSM数据、影像数据进行分割得到建筑物感兴趣区掩膜图像、影像分割对象；将掩膜图像与影像分割对象合并，得到完整的建筑物对象；对建筑物对象进行边界跟踪得到建筑物曲线，将曲线的曲率局部极大值对应的点作为角点，顺序连接所述角点得到建筑物轮廓多边形；用层次聚类方法对建筑物对象进行分区，并计算建筑物主方向；对建筑物多边形建立线性模型，并结合建筑物主方向和影像数据的梯度信息对建筑物轮廓线性模型进行修正与规则化；利用多边形各线段的线性模型求出两两相邻直线段的交点，作为建筑物轮廓的角点，依次序顺序连接角点构成最终的建筑物多边形。本发明将DSM数据与影像数据进行了有机结合，在整个过程中两种数据作为一种互补，很好的解决了建筑物轮廓多边形重建的问题，该方法在建筑物2维轮廓建模方面具有很强的鲁棒性。
文档编号G06K9/46GK102938066SQ20121052376
公开日2013年2月20日 申请日期2012年12月7日 优先权日2012年12月7日
发明者李艳, 汪禹芹, 吴秀芸 申请人:南京大学