高分遥感影像建筑物轮廓的逐级优化方法

针对高分辨率遥感影像中分类法提取的建筑物轮廓不规则问题,设计了一种逐级优化规整建筑物轮廓的方法。根据分类验证思想提取的建筑物的初始结果,首先提取建筑物初始轮廓进行多边形拟合,获取与建筑物轴线倾斜程度相一致的最佳拟合外接矩形,然后将建筑物轮廓线段与最佳拟合外接矩形边界进行等分并比较两者之间的单向Hausdorff距离,对距离较小且满足替换条件的轮廓线段等分点利用对应的最佳拟合外接矩形边界等分点进行替换,实现轮廓初步的规整优化;接着利用Shi--Tomasi算法对建筑物局部无法规整的复杂轮廓区域进行特征角点提取、匹配、排序与剔除,进一步对边缘特征点进行有序连接与重构,实现轮廓深度的优化,最终提高边缘表达准确度和提取精度。通过对多幅遥感影像进行实验对比分析,结果表明本文方法不仅适用于不同分类方法提取的建筑物结果的轮廓优化,有效提高建筑物轮廓的边缘表达精度,而且相比于轮廓优化参照方法,逐级优化能更准确地适应复杂建筑物轮廓的细节变化,优化的精度整体较优,使建筑物边缘的准确性、规整程度得到有效改善,能更真实准确地反映建筑物的真实形状。