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公开(公告)号：CN113222918B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110478201.2
申请日：2021-04-29
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开一种多边形语义匹配检测高分辨率正射影像阴影方法。首先根据数字建筑模型DBM和影像拍摄瞬间的太阳高度角、方位角生成人工阴影多边形；接着描述多边形的特征和邻近多边形的语义特征，并将其作为衡量匹配相似性的指标；然后对两幅影像进行第一级阴影匹配，根据邻近平均距离搜索得到每个人工阴影多边形对应的待匹配集合，通过计算每个待匹配对的相似值，筛选出候选匹配对及其对应的初始概率值；最后采用第二级阴影匹配对候选匹配集进行邻域迭代匹配，以邻近匹配对的支持系数计算出的最大概率值作为语义迭代匹配的标准确定最终的匹配对，检测出影像中建筑物阴影。本发明能有效解决阴影检测精度不高以及相似地物难以区分的阴影检测问题。
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公开(公告)号：CN110992330A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911195527.3
申请日：2019-11-28
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开一种人工阴影驱动下多层次整体松弛匹配的高分辨率正射影像阴影检测方法。首先，利用边缘提取算法获取正射影像和人工阴影影像中单栋建筑阴影轮廓，并建立阴影数据集；然后，根据建筑高度对两组数据集进行分层，对阴影数据集进行多层次并行面特征整体松弛匹配，得到初始匹配结果；最后，对未匹配集合中的建筑物阴影进行面特征整体匹配得到最后的匹配结果，从而完成高分辨率的正射影像的阴影检测。利用本发明在人工阴影的基础上对建筑物阴影检测，可以更直接的确定建筑阴影的位置，更准确的获取建筑物阴影的边界。
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公开(公告)号：CN110992330B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201911195527.3
申请日：2019-11-28
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开一种人工阴影驱动下多层次整体松弛匹配的高分辨率正射影像阴影检测方法。首先，利用边缘提取算法获取正射影像和人工阴影影像中单栋建筑阴影轮廓，并建立阴影数据集；然后，根据建筑高度对两组数据集进行分层，对阴影数据集进行多层次并行面特征整体松弛匹配，得到初始匹配结果；最后，对未匹配集合中的建筑物阴影进行面特征整体匹配得到最后的匹配结果，从而完成高分辨率的正射影像的阴影检测。利用本发明在人工阴影的基础上对建筑物阴影检测，可以更直接的确定建筑阴影的位置，更准确的获取建筑物阴影的边界。
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公开(公告)号：CN113222918A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110478201.2
申请日：2021-04-29
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开一种多边形语义匹配检测高分辨率正射影像阴影方法。首先根据数字建筑模型DBM和影像拍摄瞬间的太阳高度角、方位角生成人工阴影多边形；接着描述多边形的特征和邻近多边形的语义特征，并将其作为衡量匹配相似性的指标；然后对两幅影像进行第一级阴影匹配，根据邻近平均距离搜索得到每个人工阴影多边形对应的待匹配集合，通过计算每个待匹配对的相似值，筛选出候选匹配对及其对应的初始概率值；最后采用第二级阴影匹配对候选匹配集进行邻域迭代匹配，以邻近匹配对的支持系数计算出的最大概率值作为语义迭代匹配的标准确定最终的匹配对，检测出影像中建筑物阴影。本发明能有效解决阴影检测精度不高以及相似地物难以区分的阴影检测问题。
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