基于組合特征的建筑物圖像檢測(cè)和分類(lèi)方法研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、多媒體技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、海量存儲(chǔ)技術(shù)等信息應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像的數(shù)量不斷增加，使用日益廣泛，并成為信息社會(huì)中的主要信息資源之一。而在這海量的圖像信息中，自然建筑物圖像特征的描述與表達(dá)，這對(duì)于圖像檢索與識(shí)別、遙測(cè)遙控和遠(yuǎn)紅外線目標(biāo)識(shí)別的研究都是具有重要意義的。 在實(shí)際應(yīng)用的檢索與識(shí)別系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于提供查詢圖像作為查詢方法，用戶常常使用高級(jí)概念進(jìn)行檢索,如本文描述的建筑物。它實(shí)際上是一種模糊查詢技術(shù)，通過(guò)對(duì)圖像

2、提取一定的特征，找出特征空間中與建筑物最接近的圖像。這就涉及幾個(gè)方面問(wèn)題，提取建筑物圖像的哪些特征、如何表達(dá)這些特征和建立圖像分類(lèi)模型。 以往的建筑物檢測(cè)研究單一的使用線條特征，這樣有一定的誤檢率，針對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，本文提出了一種組合的線條和顏色特征檢測(cè)建筑物圖像，并通過(guò)建立分類(lèi)模型來(lái)為建筑物圖像進(jìn)行分類(lèi)的方法。根據(jù)建筑物圖像具有大量的垂直和水平的線條的這個(gè)特點(diǎn)，本文檢測(cè)圖像中的直線條的數(shù)量作為建筑物圖像檢測(cè)的特征之一。文章比較了

3、各種邊緣檢測(cè)技術(shù)和線條提取技術(shù)。選取Canny算子提取圖像邊緣，利用Hough變換在這些提取的邊緣中檢測(cè)直線。分析中發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)的建筑物只具有單一的或簡(jiǎn)單幾種的表面顏色。文章利用這些特點(diǎn)，組合顏色作為另一個(gè)檢測(cè)的特征而非單純的利用線條。在統(tǒng)計(jì)顏色特征上，本文的新方法是——統(tǒng)計(jì)分割圖像的直方圖。采用這種方法，可以將建筑物表面顏色特征描述得更為突出。 在此基礎(chǔ)上，采用了帶權(quán)值的最小歐式距離的分類(lèi)器為建筑物和非建筑物圖像分類(lèi)，該分類(lèi)