基于匹配Gabor滤波器的遥感图像建筑物识别与提取

摘要

高分辨率遥感影像可以提供更多的地面目标的形状结构与纹理信息，但由于其细节信息特别丰富，因此为地物目标的特征检测与提取带来了一定的复杂性。建筑物是城市的主题，但因其外墙颜色、材料质地等差异，光谱信息复杂，传统利用光谱信息对建筑物的识别方法已经不再理想。影像纹理是遥感影像中的重要信息，在土地利用方面，人工地物，例如道路、居民地等具有较为规则的纹理，而自然地物则呈现不规则的、随机分布的纹理。遥感图像可以提供的目标特征分为两类：光谱特征和空间特征。对于城市区域，纹理、空间排列规律、地物属性（大小、形状、方向等）是另一应该重点考虑的方面，针对城区建筑物纹理基元较为一致，周期性较强的特点，本文运用结构法中的匹配Gabor滤波器对多层建筑物进行识别与提取。本文首先介绍了纹理的相关知识，空域的纹理特征及其频谱表征，然后着重研究遥感图像中具有周期性特征建筑物的空域和频域纹理特征，建立建筑物的频域识别标志，探索基于纹理特征的遥感图像识别和提取方法，研究了此方法在遥感图像建筑物识别中的理论、算法及其实现。