房屋轮廓提取方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像信息处理领域，具体地，涉及房屋轮廓提取方法和装置。
【背景技术】
[0002]在遥感影像中，城区80%的人工目标物为房屋和道路，房屋识别和轮廊提取在遥 感图像识别中占据重要位置，而影像中房屋属于一类聚类目标，其形状复杂多样，其中最广 泛的是矩形房屋结构或者是矩形连接组合房屋。现有技术中，可使用图像分割法进行图像 中房屋轮廓的提取。图像分割法中尺度参数的选取与检测准确率有关，当结构元素尺度和 房屋像素相近时效果较好，分割尺度参数因图像分辨率不同而不同，因此该方法不具有普 遍适用性。
[0003] 例如，在农村地区，存在房屋屋顶灰度不一致，房屋结构较复杂，房屋面积小，房屋 与房屋之间间距非常小，城镇房屋遮挡严重，房屋屋顶结构复杂，城镇房屋和农村房屋各有 其特点，图像分割法的实际适用性较低。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是提供一种房屋轮廓提取方法和装置，以解决上述技术问题，至少 部分地解决上述技术问题。
[0005] 为了实现上述目的，本发明提供一种房屋轮廓提取方法，该方法包括:接收输入的 种子点，在图像中进行点生长来获得生长区域;利用直线段检测算法检测图像中直线轮廓， 获得直线段集合，根据直线段集合中直线段与生长区域间位置关系对所述直线段进行筛 选;对直线段集合中直线段的长度和角度进行统计，依据统计结果确定矩形主方向；根据矩 形主方向对直线段集合中直线段进行筛选，对直线段集合中筛选后剩余直线段进行最小外 接矩形拟合，并将拟合的最小外接矩形作为房屋轮廓进行输出。
[0006] 优选地，所述种子点为所选的靠近屋顶中心区域的点。
[0007]优选地，所述根据直线段集合中直线段与生长区域间位置关系对所述直线段进行 筛选包括:在直线段集合中，将与生长区域间距离关系满足预设相距过远条件或与生长区 域间角度关系满足预设近似垂直条件的直线段筛除。
[0008] 优选地，所述对直线段集合中直线段的长度和角度进行统计，依据统计结果确定 矩形主方向包括:对应直线段集合中直线段的角度统计直线段长度，取长度最大累计值对 应的角度为矩形主方向。
[0009] 优选地，所述根据矩形主方向对直线段集合中直线段进行筛选，对直线段集合中 筛选后剩余直线段进行最小外接矩形拟合包括:在直线段集合中，将与矩形主方向间角度 关系满足预设近似平行条件或预设近似垂直条件的直线段保留；根据直线段集合中筛选后 剩余直线段与种子点间位置关系，将所述剩余直线段分到对应方向的子集中；根据各个子 集中包括的直线段的坐标分别确定待拟合的最小外接矩形的四个顶点坐标，根据确定的四 个顶点坐标获得最小外接矩形。
[0010]根据本发明的另一方面，提供一种房屋轮廓提取装置，该装置包括：区域生长模 块，用于接收输入的种子点，在图像中进行点生长来获得生长区域;直线检测模块，用于利 用直线段检测算法检测图像中直线轮廓，获得直线段集合，根据直线段集合中直线段与生 长区域间位置关系对所述直线段进行筛选;主方向确定模块，用于对直线段集合中直线段 的长度和角度进行统计，依据统计结果确定矩形主方向；矩形拟合模块，用于根据矩形主方 向对直线段集合中直线段进行筛选，对直线段集合中筛选后剩余直线段进行最小外接矩形 拟合，并将拟合的最小外接矩形作为房屋轮廓进行输出。
[0011 ]优选地，所述种子点为所选的靠近屋顶中心区域的点。
[0012] 优选地，所述直线检测模块用于在直线段集合中，将与生长区域间距离关系满足 预设相距过远条件或与生长区域间角度关系满足预设近似垂直条件的直线段筛除。
[0013] 优选地，所述主方向确定模块用于对应直线段集合中直线段的角度统计直线段长 度，取长度最大累计值对应的角度为矩形主方向。
[0014] 优选地，所述矩形拟合模块包括:直线筛选子模块，用于在直线段集合中，将与矩 形主方向间角度关系满足预设近似平行条件或预设近似垂直条件的直线段保留；直线分类 子模块，用于根据直线段集合中筛选后剩余直线段与种子点间位置关系，将所述剩余直线 段分到对应方向的子集中；最小外接矩形拟合子模块，用于根据各个子集中包括的直线段 的坐标分别确定待拟合的最小外接矩形的四个顶点坐标，根据确定的四个顶点坐标获得最 小外接矩形。
[0015] 通过上述技术方案，接收输入的种子点，根据种子点进行区域生长，而后进行直线 段检测、矩形主方向确定和最小外接矩形拟合，如此依据输入的种子点开始进行处理，能够 更好地适用于复杂环境，并且本发明中方案还能够提高房屋轮廓提取的精度和速度。
[0016] 本发明的其它特征和优点将在随后的【具体实施方式】部分予以详细说明。
【附图说明】
[0017] 附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具 体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0018] 图1是本发明中房屋轮廓提取方法的流程图；
[0019] 图2是根据本发明的一实施例的生长区域的示意图；
[0020] 图3是根据本发明的一实施例的检测到的直线段的示意图；
[0021] 图4是根据本发明的一实施例的筛选后剩余直线段的示意图；
[0022] 图5是根据本发明的一实施例的最小外接矩形拟合的方法的流程图；
[0023] 图6是根据本发明的一实施例的将直线段集合中直线段旋转后示意图；
[0024] 图7是根据本发明的一实施例的提取的房屋轮廓的示意图；
[0025] 图8是本发明中房屋轮廓提取装置的结构图；以及
[0026] 图9是本发明中房屋轮廓提取装置的结构图。
【具体实施方式】
[0027] 以下结合附图对本发明的【具体实施方式】进行详细说明。应当理解的是，此
[0028] 图1是本发明中房屋轮廓提取方法的流程图。其中，用于提取的图像数据可包括： 航空、无人机影像、亚米级卫星影像等。如图1所述，该方法包括如下步骤。
[0029] 在步骤S110中，接收输入的种子点，在图像中进行点生长来获得生长区域。
[0030] 其中，种子点为所选的靠近屋顶中心区域的点。
[0031]所述在图像中进行点生长来提取生长区域可包括当像素点灰度与已经生长成的 区域的灰度平均值的差值小于预设差值阈值时，将所述像素点添加到已经生长成的区域 中。
[0032]举例而言，点生长提取经过输入种子点和生长准则的判别，在空间上采用四邻域 连通方案对邻接的相似像素进行搜索完成生长区域的提取。为达到更好的提取效果，种子 点的选择尽量靠近屋顶的中心区域。
[0033]提取中所用判别准则如下所述。
[0034]根据像素点和已经生长成的区域的灰度均值之差来判断是否将该像素点添加到 已生长的区域中。例如可以用如下公式1表示判断规则。
[0036] 其中，p(x，y)表示坐标(x，y)点的像素灰度值，Z表示已经生成的区域的灰度均 值，thr esho 1 d表示给定的差值阈值，例如可以为10。
[0037] 经过区域生长，提取的房屋边缘可能会不规则，且有可能将周围其他非房屋目标 也生长进来，因此，还可以对生长区域进行进一步处理，来分割房屋区域和其他区域的连 接，并去除其他非房屋区域。在一实施例中，通过点生长获得的生长区域如图2所示。
[0038]在步骤S120中，利用直线段检测算法检测图像中直线轮廓，获得直线段集合，根据 直线段集合中直线段与生长区域间位置关系对直线段进行筛选。
[0039] 其中，所述根据直线段集合中直线段与生长区域间位置关系对直线段进行筛选可 包括在直线段集合中，将与生长区域间距离关系满足预设相距过远条件或与生长区域间角 度关系满足预设近似垂直条件的直线段筛除。
[0040] 举例而言，利用直线段检测算法LSD，在线性时间内得出亚像素级精度的检测结 果，因为LSD不需要参数的调整，其被看作自动的直线检测工具。LSD检测图像中局部直轮 廓，轮廓是图像中的某些特殊区域，在这些区域，图像的灰度从黑到白或者从白到黑的阶跃 变化。
[0041] LSD进行的检测包括：图像缩放，梯度计算，梯度伪排序，梯度阈值判定，区域增长， 矩形估计。具体操作如下所述。
[0042] (a)以步长s = 0.8的尺度对输入图像进行高斯下采样。
[0043] (b)计算每一个点的梯度值以及梯度方向。
[0044] (c)根据梯度值对所有点进行伪排序，建立状态列表，所有点设
[0045] 置为UNUSED(未使用）。
[0046] (d)取出列表中梯度最大(伪排列的首位）的点作为种子(seed)，状态列表中设为 USED(已使用），以seed为起点，搜索周围状态为UNUSED并且方向在阈值[-22.5,22.5]范围 内的点，将该点的状态改为USED。
[0047] (e)生成包含所有满足点的矩形，进行调整后输出直线段检测结果。
[0048] 如图3所示，LSD检测到的直线段中包含一些与生长区域无关的直线段，因此进一 步根据直线段集合中直线段与生长区域间位置关系对直线段进行筛选。例如，如果直线段 到生长区域的相邻边界最小距离大于45(即预设相距过远条件）或者与生长区域的相邻边 界间角度大于75度（即预设近似垂直条件），则将直线段从直线段集合中筛除，获得筛选后 的直线段集合LsdLineSetl，例如，经过筛除后所得LsdLineSetl如图4所示。
[0049] 在步骤S130中，对直线段集合中直线段的长度和角度进行统计，依据统计结果确 定矩形主方向。
[0050] 在一实施方式中，所述对直线段集合中直线段的长度和角度进行统计，依据统计 结果确定矩形主方向可包括对应直线段集合中直线段的角度统计直线段长度，取长度最大 累计值对应的角度为矩形主方向。
[0051 ] 例如，对于LsdLineSetl中每一条直线段，具有相对应的角度和长度，取0-90的角 度值为横坐标，纵坐标为直线段的长度，统计在LsdLineSetl中每条直线段相应的角度和坐 标，得到距离角度直方图，根据直方图，取纵坐标线段长度的最大累计值相对应的角度为矩 形的主方向，表示为角度A。
[0052]在步骤S140中，根据矩形主方向对直线段集合中直线段进行筛选，对直线段集合 中筛选后剩余直线段进行最小外接矩形拟合，并将拟合的最小外接矩形作为房屋轮廓进行 输出。
[0053]在一实施方式中，如图5所示，所述根据矩形主方向对直线段集合中直线段进行筛 选，对直线段集合中筛