ОБНАРУЖЕНИЕ ЗДАНИЙ НА КЛАСТЕРИЗОВАННЫХ АЭРОФОТОСНИМКАХ И КОСМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
Abstract
Предлагается подход к задаче обнаружения зданий на аэрофотоснимках и космических изображениях, использующий кластерные представления этих изображений. Подход позволяет выделять здания на цветных изображениях с разрешением выше 3-4 м/пиксел. Программная реализация предложенного подхода существенно быстрее известных нам реализованных алгоритмов. Достаточно высокая надежность и быстродействие реализаций обеспечиваются возможностью выделения границ кластеров и получения их достаточно точного упрощенного представления. Особенностью подхода является использование нескольких критериев, каждый из которых с высокой вероятностью выделяет часть зданий и при этом обладает близкой к нулю вероятностью ошибочного выделения.
About the Authors
П. Лукашевич
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
Б. Залесский
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
References
1. Mayer, H. Automatic Object Extraction from Aerial Imagery – A Survey Focusing on Buildings / H. Mayer // Computer Vision and Image Understanding. – 1999. – Vol. 74, № 2. – P. 138–149.
2. SURF: Speeded Up Robust Features / H. Bay [et al.] // Computer Vision and Image Understanding (CVIU). – 2008. – Vol. 110, № 3. – P. 346–359.
3. Lowe, D. Object recognition from local scale-invariant features / D. Lowe // Proc. of the Intern. Conf. on Computer Vision. – Washington, DC, USA, 1999. – Vol. 2. – P. 1150–1157.
4. Scovanner, P. A 3-dimensional sift descriptor and its application to action recognition /
5. P. Scovanner, S. Ali, M. Shah // Proc. of the 15th Intern. Conf. on Multimedia. – N.Y., USA, 2007. – P. 357–360.
6. Lacoste, C. Unsupervised line network extraction in remote sensing using a polyline process / C. Lacoste, X. Descombes, J. Zerubia // Pattern Recognition. – 2010. – Vol. 43 (4). – P. 1631–1641.
7. Lafarge, F. Geometric Feature Extraction by a Multi-Marked Point Process / F. Lafarge,
8. G. Gimel'farb, X. Descombes // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2010. – Vol. 32 (9). – P. 1597–1609.
9. Benedek, C. Building Development Monitoring in Multitemporal Remotely Sensed Image
10. Pairs with Stochastic Birth-Death Dynamics / C. Benedek, X. Descombes, J. Zerubia // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2011. – Vol. 99.
11. Annotated Computer Vision Bibliography: Table of Contents [Electronic resource]. – Mode
12. of access : http://www.visionbib.com/bibliography/keyword/b.html#Building Recognition. – Date of access : 01.11.2011.
13. Yang, X. Urban Remote Sensing: Monitoring, Synthesis and Modeling in the Urban Environment / X. Yang. – Blackwell : John Wiley & Sons, 2011. – 408 p.
14. Zalesky, B.A. Integer Programming Methods in Image Processing and Bayes Estimation /
15. B.A. Zalesky // Studies in Fuzziness and Soft Computing. – 2007. – Vol. 210. – P. 415–444.
16. Zalesky, B.A. Gibbs Classifiers / B.A. Zalesky // Probability Theory and Mathematical Statistics. – 2004. – Vol. 70. – P. 36–46.
17. Прадун, Д.В. Фильтрация и кластеризация мультиспектральных изображений с по-
18. мощью алгоритма максимального потока в сети на основе вычисления градиента / Д.В. Прадун, Б.А. Залесский // Информатика. – 2010. – № 3 (27). – C. 73–80.
19. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М. : Техно-
20. сфера, 2005. – 1070 с.
21. Лукашевич, П.В. Выделение теней на изображениях с помощью анализа гистограмм / П.В. Лукашевич, Б.А. Залесский // Информатика. – 2011. – № 1 (29). – C. 118–128.
22. Latecki, L.J. Application of Planar Shape Comparison to Object Retrieval in Image Databases / L.J. Latecki, R. Lakaemper // Pattern Recognition. – 2002. – Vol. 35 (1). – P. 15–29.
23. Bai, X. Detection and Recognition of Contour Parts Based on Shape Similarity / X. Bai,
24. X. Yang, L.J. Latecki // Pattern Recognition. – 2008. – Vol. 41, № 7. – P. 2189–2199.
Review
For citations:
, . Informatics. 2011;(4(32)):38-47. (In Russ.)
Views: 551
Email this article 