張湘宇 李向新 李萬剛

摘 ?要： 基于規(guī)則信息的無人機圖像建筑物提取，首先要對待處理圖像進行圖像分割，經(jīng)過大量的實驗確定分割閾值為0.3，通過定義規(guī)則信息，解決了建筑物紋理特征與光譜特征與道路、裸地相似的問題，同時，將原始圖像的提取結(jié)果和與進行主成分分析（PCA）處理后的圖像的提取結(jié)果進行對比，證明了PCA后的圖像提取精度高達85%。

關(guān)鍵詞： 無人機圖像;閾值分割;規(guī)則信息;建筑物提取

中圖分類號： TP753 ? ?文獻標識碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.05.044

本文著錄格式：張湘宇，李向新，李萬剛，等. 基于規(guī)則信息的無人機圖像建筑物提取[J]. 軟件，2019，40（5）：226229

【Abstract】： Based on the rule information， the UAV image building extraction firstly needs to process the image for image segmentation. After a large number of experiments， the segmentation threshold is 0.3. By defining the rule information， the problem that the texture features and spectral features of the building are similar to roads and bare land is solved.at the same time， comparing the extraction result of the original image with the extraction result of the image after performing principal component analysis （PCA）， it is proved that the image accuracy after PCA is as high as 85%.

【Key words】： UAV Image; Image segmentation; Rule information; Building extraction

0 ?引言

隨著無人機技術(shù)的不斷發(fā)展，其高分辨率、獲取成本較低等優(yōu)點使其快速成為遙感圖像處理的首要選擇[1]。國內(nèi)外許多學(xué)者對提取無人機圖像信息進行了研究。傳統(tǒng)的建筑物提取大多是基于像元，根據(jù)光譜信息或者形狀信息進行分類。但是該分類方法容易受到“同物異譜，異物同譜”的影響，例如房屋與道路，不利于區(qū)分二者。在此基礎(chǔ)上，許多學(xué)者提出了改進的方法。呂鳳華等[2]利用方向梯度直方圖提取建筑物，但提取結(jié)果會將非建筑物地物錯分，通過紋理特征和光譜特征融合來剔除建筑物中的道路、草地等非建筑物信息。董培[3]提出了一種基于改進的graphcut算法對道路進行提取，實驗證明該方法對不同的道路提取具有較好的魯棒性。Jabari[4]等提出一種通過傳感器融合技術(shù)來提高圖像分類。無人機圖像的應(yīng)用廣泛[5]，不僅應(yīng)用在建筑物提取上，同時，利用無人機圖像進行植被的剔除也是專家研究的重點。汪小欽等[6]通過提出一種基于可見光波段差異植被指數(shù)（VDVI）進行植被提取，并將其與傳統(tǒng)適用于多光譜遙感影像的歸一化植被指數(shù)（NDVI）、可見光波段的植被指數(shù)如過綠指數(shù)（EXG）、歸一化綠紅差值指數(shù)（NGRDI）、歸一化綠藍差值指數(shù)（NGBDI）和紅綠比值指數(shù)（RGRI），結(jié)果證明提出的VDVI指數(shù)提取植被具有良好的精度。

1 ?材料與方法

測區(qū)地處畢節(jié)市七星關(guān)區(qū)西南邊境，地形北高南低.，東面高中間凹，形成“撮箕”形，大部分地區(qū)海拔高度在1600米左右。海拔最高的沙炭溝尖包包箐為2004.6米，最低的盤挪河河谷出境處1218.8米，相對高差785.5米。整個境內(nèi)屬亞熱帶季風氣候，具有夏無酷暑、冬無嚴寒的特點，年平均降雨量為967.5毫米，平均日照時數(shù)為1376.2小時，無霜期250天左右。測區(qū)原始RGB圖像如圖1所示。

如圖所示，測區(qū)建筑物類型大多是以長方形為主，少數(shù)為不規(guī)則建筑物。同時，屋頂材質(zhì)多為水泥，部分為瓦屋頂。從圖像中可以發(fā)現(xiàn)，部分屋頂與道路具有相同的紋理，相同的材質(zhì)，其光譜特征也具有相似性。所以根據(jù)紋理信息與光譜信息區(qū)分二者難度很大，因此，實驗將通過基于規(guī)則信息的方法剔除道路與裸地，最終實現(xiàn)建筑物的提取，實驗流程如圖2所示

2 ?特征提取

傳統(tǒng)的特征提取分為兩大類：光譜特征提取和空間特征提取。國內(nèi)外許多學(xué)者證明，依靠單一的光譜特征進行建筑物提取精度極低，非透水性地面不容易被區(qū)分，在此基礎(chǔ)上，許多學(xué)者提出了光譜特征結(jié)合其他特征的建筑物提取方法[7]。秦其明[8]曾總結(jié)了遙感圖像分類面臨的問題并提出了解決途徑。一是抽取遙感圖像的特征并利用這些特征進行識別。二是將遙感圖像與GIS數(shù)據(jù)庫相結(jié)合，利用大量的GIS數(shù)據(jù)能減少自動解譯的不確定性。三是建立專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)的建立需要豐富的專業(yè)知識和很強的業(yè)務(wù)能力，但是專家系統(tǒng)是根據(jù)豐富的專家經(jīng)驗設(shè)計的，只能解決特定的問題，并不能保證解決所有所面臨的問題。楊存建等[9]提出了一種譜間關(guān)系法，通過對比各地物間的光譜特征，發(fā)現(xiàn)居民地與其他地物相比有特別的譜間結(jié)構(gòu)特征，根據(jù)這個特征，選取一定的閾值，將居民地從非透水性地面中提取出來。

空間特征又包含了紋理特征和形狀特征[10]。紋理是遙感圖像上的重要信息和基本特征，是進行圖像分析和圖像理解的重要信息。紋理反映了圖像灰度模式的空間分布，包含了圖像的表面信息及其與周圍環(huán)境的關(guān)系[11]，更好地兼顧了圖像的宏觀和微觀結(jié)構(gòu)。在現(xiàn)實中，不同的物體具有不同的形狀，房屋的形狀大多近似于矩陣，因此利用形狀特征與其他信息相結(jié)合可有效提取建筑物。唐洋洋等[12]提出一種光譜特征結(jié)合形狀特征的方法提取建筑物，并與支持向量機方法、K-最近鄰法做對比，驗證了光譜與形狀相結(jié)合的方法提取建筑物精度最高。

實驗通過定義規(guī)則信息，定義建筑物的形狀信息，并將道路、裸地等形狀信息加入規(guī)則信息中，方便將其剔除。

3 ?實驗方法

基于規(guī)則信息進行建筑物的提取，通過定義規(guī)則信息，可剔除其他地物的干擾，將建筑物信息有效地提取出來。1）測區(qū)內(nèi)典型地物的兩大類分別為植被和不透水性地面，二者的光譜和紋理信息都有明顯的差異，所以很容易將其區(qū)分開來。2）不透水性地面中又包含了屋頂、道路和裸地。因其材質(zhì)相同、紋理信息相似，容易受到“同物異譜，異物同譜”的影響，所以本文的實驗方法是利用規(guī)則信息提取建筑物。

3.1 ?圖像分割與合并

FX根據(jù)臨近像素亮度、紋理、顏色等對影像進行分割，它使用了一種基于邊緣的分割算法，這種算法計算很快，并且只需一個輸入?yún)?shù)，就能產(chǎn)生多尺度分割結(jié)果。通過不同尺度上邊界的差異控制，從而產(chǎn)生從細到粗的多尺度分割[13]。多尺度分割閾值的選擇是影響建筑物提取精度的關(guān)鍵，選擇一個合適的閾值至關(guān)重要[14]。閾值過小容易造成圖像的過分割，產(chǎn)生大量碎片，分割閾值過大則容易造成房屋成片，影響建筑物提取精度。經(jīng)過大量的閾值分割試驗確定了多尺度分割的最佳分割閾值為40，閾值合并為80。分割結(jié)果如圖3所示。

3.2 ?基于規(guī)則信息提取建筑物

對已經(jīng)進行多尺度分割后的圖像再選定一個閾值進行圖像分割，將研究區(qū)域與背景區(qū)域區(qū)分開來。通過實驗，將分割閾值設(shè)為0.3，可得到較好的分割結(jié)果。通過定義規(guī)則信息對已經(jīng)分割的圖像進行提取。1）剔除道路信息。道路的屬性描述是：①延長線大于0.9;②緊密度小于0.3;③標準差小于20。④房屋近似矩形，所以設(shè)置rectangular fit 參數(shù)為0.5。2）剔除裸地信息。裸地的材質(zhì)和紋理與房屋相似，但是波段值卻比房屋略高，通過設(shè)定波段信息將裸地剔除。

4 ?實驗結(jié)果與分析

通過定義規(guī)則信息進行建筑物提取的結(jié)果如圖4所示。

（a）圖中細碎圖斑少，但是一部分房屋信息沒有提取出來，左上角與右下角的房屋并未提取出來。（b）圖中雖然細碎圖斑較多，但是房屋邊界信息也比較完整。對兩幅提取結(jié)果進行精度評定，評定結(jié)果如表1所示。

表中數(shù)據(jù)顯示，原始圖像提取建筑物的整體精度達到了80.2%，Kappa系數(shù)為0.3863，而經(jīng)過主成分分析后的圖像建筑物提取的整體精度提高到了85.68%，Kappa系數(shù)也提高到0.4452，由圖3（a）、（b）對比（c）圖可知，（b）圖更接近參考圖像。因此，證明了先經(jīng)過PCA分析的圖像進行建筑物提取有效提高了提取精度。

5 ?總結(jié)

實驗發(fā)現(xiàn)，雖然無人機圖像具有高分辨率、紋理信息和形狀信息豐富等特點，但是其建筑物提取精度不及人工提取，而且被植被或者其他物體遮擋的房屋缺少了被遮擋住的邊界信息。然而，人工提取建筑物費時費力，需要大量的人工干預(yù)，同時要求干預(yù)人員具有豐富的專業(yè)知識。本文利用規(guī)則信息進行建筑物提取雖然精度達到了85%，但被植被遮蓋的房屋邊緣信息不明確，所以，在往后的試驗中如何剔除植被的干擾，提高建筑物提取精度是研究的重點和難點。

參考文獻

[1] 尹宗天， 謝超逸， 劉蘇宜， 等. 低分辨率圖像的細節(jié)還原[J]. 軟件， 2018， 39（5）： 199-202

[2] 呂鳳華， 舒寧， 龔龑， 郭清， 曲雪光. 利用多特征進行航空影像建筑物提取[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報（信息科學(xué)版）， 2017， 42（05）： 656-660.

[3] 董培， 石繁槐. 基于小型無人機航拍圖像的道路檢測方法[J]. 計算機工程， 2015， 41（12）： 36-39.

[4] S. Jabari， F. Fathollahi， Y. Zhang， Application of Sensor Fusion to Improve UAV Image Classification， International Archives of the Photogrammetry， Remote Sensing and Spatial Information Sciences-ISPRS Archives， v 42， n 2W6， p 153-156， August 23， 2017.

[5] 吳亞熙， 岑峰. 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層級目標檢測方法[J]. 軟件， 2018， 39（4）： 164-169

[6] 汪小欽， 王苗苗， 王紹強， 吳云東. 基于可見光波段無人機遙感的植被信息提取[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報， 2015， 31（05）： 152-157+159+158.

[7] 吳煒， 駱劍承， 沈占鋒， 朱志文. 光譜和形狀特征相結(jié)合的高分辨率遙感圖像的建筑物提取方法[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報（信息科學(xué)版）， 2012， 37（07）： 800-805.

[8] 秦其明. 遙感圖像自動解譯面臨的問題與解決的途徑[J]. 測繪科學(xué)， 2000（02）： 21-24+1.

[9] 楊存建， 周成虎. TM影像的居民地信息提取方法研究[J]. 遙感學(xué)報， 2000（02）： 146-150+166.

[10] 朱文泉， 林文鵬. 遙感數(shù)字圖像處理——原理與方法[M]. 高等教育出版社， 2015. 9.

[11] 胡云康， 姜 蘇， 吳志榮， 等. 基于改進的紋理合成圖像修復(fù)算法[J]. 軟件， 2016， 37（4）： 60-63.

[12] 唐羊洋， 葉華平， 吳書金， 陳紫旭. 基于波段與形狀特征的遙感影像建筑物分類提取[J]. 后勤工程學(xué)院學(xué)報， 2016， 32（01）： 93-96.

[13] 鄭金志， 鄭金敏， 汪玉琳. 基于優(yōu)化初始聚類中心的改進WFCM圖像分割算法[J]. 軟件， 2015， 36（4）： 136-142.

[14] 郭璇， 鄭菲， 趙若晗， 等. 基于閾值的醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)的計算機模擬及應(yīng)用[J]. 軟件， 2018， 39（3）： 12-15.