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基于变分水平集方法的城市遥感建筑物提取技术研究

作　者: 杨剑
导　师: 李国辉
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 系统工程
关键词: 遥感影像 建筑物提取 曲线演化理论 水平集方法 Chan-Vese模型 先验形状建模 标记函数
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 108次
引　用: 3次
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内容摘要


从高分辨率遥感影像中提取建筑物目标是高分辨率遥感影像处理与理解领域的一个热点和难点问题,建筑物作为人类改变自然界的标志性地物之一,其快速自动提取是地形测图和城市地理数据更新的重要步骤,更是未来GIS系统、数字地球、数字城市系统的关键技术,也是衡量人类活动的主要因素之一。本论文针对高分辨率遥感影像中建筑物目标提取,创新性的引入基于变分水平集方法的检测模型,变分水平集方法因其形式的灵活性和基于偏微分方程的理论性在图像处理领域得到广泛的应用,并在逐步实验中针对存在的问题改进检测模型实现了对建筑物目标的提取工作。本论文研究工作如下:(1)对基于变分水平集方法的Chan-Vese(C-V)检测模型进行了深入的理论分析,并从中总结出其适应在城市遥感影像建筑物目标检测的特性,同时对已有的遥感影像建筑物目标检测方法进行了归纳,给出了应用变分水平集方法处理遥感影像建筑物目标的解决方案。(2)提出了一种结合先验形状模型的改进C-V检测模型。本文对传统的C-V分割方法中出现的目标过检测问题进行改进,提出加入先验形状信息的思路,通过能量泛函的形式将其融入到已有模型中,较好的解决了存在的问题。(3)提出了一种多目标建筑物检测的检测方法。针对遥感影像中含有多个待检测目标,而之前的方法不能很好解决的情形,引入一种叫做标记函数的参数,通过其对已建立先验形状模板的动态选择,较好的完成了多个建筑物目标的同时检测。最后通过实验,对提出的遥感影像建筑物目标提取方法进行了验证,获得了较为满意的结果。

全文目录


摘要  8-9
Abstract  9-10
第一章 绪论  10-20
  1.1 研究问题的提出  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-15
    1.2.1 遥感影像中地物分类及目标检测研究现状  12-14
    1.2.2 基于水平集方法的目标检测研究现状  14-15
    1.2.3 研究现状评述  15
  1.3 研究思路和研究内容  15-18
    1.3.1 研究思路  15-18
    1.3.2 研究内容  18
  1.4 论文结构  18-20
第二章 水平集理论及其在遥感建筑物检测中的可行性分析  20-33
  2.1 几何曲线演化理论  20-22
  2.2 水平集理论  22-26
    2.2.1 水平集方法  22-24
    2.2.2 水平集方法的数值计算方法简述  24-26
  2.3 变分水平集理论  26-29
    2.3.1 变分水平集方法  26-28
    2.3.2 一种改进的变分水平集方法  28-29
  2.4 变分水平集方法在遥感建筑物检测中的可行性分析  29-32
    2.4.1 变分水平集方法的特点分析  29-31
    2.4.2 采用变分法进行遥感影像建筑物目标检测可行性分析  31-32
  2.5 本章小结  32-33
第三章 基于变分水平集方法模型的建筑物目标检测  33-48
  3.1 Chan-Vese模型引入分析  33-35
    3.1.1 测地活动轮廓线模型  33-34
    3.1.2 Mumford-Shah模型  34-35
  3.2 基于Chan-Vese模型的目标检测  35-38
    3.2.1 Chan-Vese模型简介  35-38
    3.2.2 Chan-Vese模型数值解法  38
  3.3 基于单先验形状模型的建筑物检测方法  38-44
    3.3.1 建筑物先验形状模型的构建  39-41
    3.3.2 加入单个先验形状模型的改进Chan-Vese模型求解  41-44
  3.4 基于多先验形状模型的建筑物目标检测方法  44-47
    3.4.1 引入两个先验模型的情况  44-45
    3.4.2 多个先验形状目标检测方法分析  45-47
  3.5 本章小结  47-48
第四章 实验结果及讨论  48-59
  4.1 实验设计  48
  4.2 实验环境  48
  4.3 采用传统C-V模型实验  48-51
  4.4 加入单一形状模型的改进C-V模型实验  51-53
  4.5 对多个目标的建筑物检测实验  53-57
  4.6 处理含有噪声和遮挡情形的实验  57-58
  4.7 本章小结  58-59
第五章 结论和未来的工作  59-60
  5.1 总结  59
  5.2 未来研究展望  59-60
致谢  60-61
参考文献  61-65
作者在学期间取得的学术成果  65

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感图像的解译、识别与处理 > 图像处理方法
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