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公开(公告)号：CN106529600A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611009127.5
申请日：2016-11-16
Applicant: 桂林理工大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/00637 , G06K9/4604
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM的高分辨率光学影像建筑物角点识别方法。该方法的过程包括：对高分辨率的光学影像进行正射校正，通过NDVI去除植被对分类结果的影响，用二值法支持向量机分类将影像中“建筑物块”标记出来，对“建筑物块”区域用candy算子进行边缘检测，通过hough变换获得建筑物节点点集结构图表，并用SVM对点集进行分类以获得建筑物角点。本发明能极大提高光学影像建筑物角点的识别精度，提高高空间分辨率影像中建筑物等人工目标的信息提取率。
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公开(公告)号：CN106650749B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201611009128.X
申请日：2016-11-16
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率光学影像中直角建筑物的标绘方法。包括以直角建筑作为标绘研究对象，以最小MBR定义建筑物主方向，以标绘的面积和周长作为评价标准，结合最小外包矩形约束来拟合直角建筑物各直线边界，通过方向决策器判别各直线交点的拐角规则并把各交点按规则连接成封闭的多边形，实现直角建筑物标绘。本发明充分考虑了建筑的直角特征，以及在确定建筑物的直角点时没有被限制在现有的轮廓点上，而是能衍生出新的数据点来表示角点，提高了提取精度，同时解决了现有方法中光学影像直角建筑物的标绘精度不高、鲁棒性不足和拟合优化策略欠佳的问题。
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公开(公告)号：CN106529600B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201611009127.5
申请日：2016-11-16
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM的高分辨率光学影像建筑物角点识别方法。该方法的过程包括：对高分辨率的光学影像进行正射校正，通过NDVI去除植被对分类结果的影响，用二值法支持向量机分类将影像中“建筑物块”标记出来，对“建筑物块”区域用candy算子进行边缘检测，通过hough变换获得建筑物节点点集结构图表，并用SVM对点集进行分类以获得建筑物角点。本发明能极大提高光学影像建筑物角点的识别精度，提高高空间分辨率影像中建筑物等人工目标的信息提取率。
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公开(公告)号：CN106650749A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611009128.X
申请日：2016-11-16
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率光学影像中直角建筑物的标绘方法。包括以直角建筑作为标绘研究对象，以最小MBR定义建筑物主方向，以标绘的面积和周长作为评价标准，结合最小外包矩形约束来拟合直角建筑物各直线边界，通过方向决策器判别各直线交点的拐角规则并把各交点按规则连接成封闭的多边形，实现直角建筑物标绘。本发明充分考虑了建筑的直角特征，以及在确定建筑物的直角点时没有被限制在现有的轮廓点上，而是能衍生出新的数据点来表示角点，提高了提取精度，同时解决了现有方法中光学影像直角建筑物的标绘精度不高、鲁棒性不足和拟合优化策略欠佳的问题。
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