基于紋理增強(qiáng)的數(shù)字航片村鎮(zhèn)建筑物信息提取

楊 剛，趙文吉，，段福洲，趙文慧

(1．首都師范大學(xué)資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048;2．首都師范大學(xué)三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048)

基于紋理增強(qiáng)的數(shù)字航片村鎮(zhèn)建筑物信息提取

楊 剛1，趙文吉1，2，段福洲2，趙文慧2

(1．首都師范大學(xué)資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048;2．首都師范大學(xué)三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048)

基于建筑物細(xì)部邊緣信息在數(shù)字航片上的精細(xì)紋理表達(dá)，首先對(duì)原始影像進(jìn)行邊緣檢測、主成分分析和基于二階概率統(tǒng)計(jì)的紋理濾波等預(yù)處理，然后選擇用7像元×7像元的窗口銳化得到Contrast紋理特征的灰度圖;采用Contrast灰度圖(R)、原始航片(G)、原始航片(B)的波段組合進(jìn)行假彩色合成，得到基于對(duì)比度紋理的假彩色合成影像;最后對(duì)假彩色合成影像進(jìn)行多尺度分割和建筑物提取。以北京市延慶縣康莊鎮(zhèn)2008年12月數(shù)字航攝影像為例，運(yùn)用上述方法進(jìn)行村鎮(zhèn)建筑物信息提取。結(jié)果表明，與運(yùn)用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄏ啾龋眉y理增強(qiáng)提取村鎮(zhèn)建筑物信息的方法突出了建筑物邊緣，減少了冗余分割對(duì)象，解決了建筑物與其陰影相混淆不利于建筑物信息提取的問題;并對(duì)特征空間進(jìn)行優(yōu)化，避免了模糊分類時(shí)紋理特征規(guī)則運(yùn)算緩慢的問題，較完整地提取出了村鎮(zhèn)建筑物信息，提高了分類精度。

紋理增強(qiáng);數(shù)字航片;面向?qū)ο蠓诸?Contrast;假彩色合成

0 引言

近年來，隨著我國村鎮(zhèn)城市化進(jìn)程不斷推進(jìn)，村鎮(zhèn)土地利用已成為社會(huì)各界廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)問題。村鎮(zhèn)建設(shè)用地日趨緊張，給原本緊缺的土地資源造成了更大的壓力。利用高分辨率遙感影像提取村鎮(zhèn)建筑物信息，獲取當(dāng)前土地利用情況，可為合理規(guī)劃和利用村鎮(zhèn)土地資源提供技術(shù)支持。就數(shù)據(jù)源而言，數(shù)字航片逐漸引發(fā)了人們的興趣，2004年的ISPRS－伊斯坦布爾大會(huì)上數(shù)字航片成為一個(gè)焦點(diǎn)。與IKONOS、QuickBird等多光譜高分辨率遙感影像相比，其包含較少的光譜信息(波段較少)，卻大大提高了空間分辨率;與傳統(tǒng)的膠片航片掃描數(shù)字影像相比，又具有空間分辨率與幾何精度較高、細(xì)部紋理信息豐富、生產(chǎn)周期較短等優(yōu)點(diǎn)。數(shù)字航空相機(jī)的出現(xiàn)，解決了傳統(tǒng)攝影生產(chǎn)效率低、實(shí)時(shí)性差的問題［1］。

傳統(tǒng)的遙感影像分類方法大多是基于像元的分類方法，更多考慮的是遙感影像的光譜信息，而對(duì)影像的紋理信息、上下文等語義特征則沒有過多的關(guān)注;而且提取的結(jié)果存在嚴(yán)重的“椒鹽現(xiàn)象”，雖然一些預(yù)處理和分類后處理方法能在一定程度上消除這些噪聲，但不能從根本上解決這一問題［2］。由于其局限性，Benz等［3］在2004年提出“Object－oriented”的信息提取方法，即面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ǎ诤芏囝I(lǐng)域得到應(yīng)用并取得了較高的分類精度［4－6］。

盡管面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄔ谝欢ǔ潭壬先〉昧吮葌鹘y(tǒng)分類方法更好的分類結(jié)果，但分類過程中主要依據(jù)影像的 Color(顏色)、Shape(形狀)、Smoothness(平滑度)和Compactness(緊湊度)等4個(gè)特征進(jìn)行多尺度分割(如蒲智等［7］采用基于面向?qū)ο蟮募夹g(shù)對(duì)高分辨率遙感影像進(jìn)行陰影檢測與去除)，并沒有考慮到陰影與相鄰建筑物間的邊緣變化信息，因此不可避免地會(huì)出現(xiàn)誤分割現(xiàn)象，從而影響了分類精度。

針對(duì)上述情況，本文提出利用紋理增強(qiáng)得到的Contrast灰度圖與數(shù)字航片的其他2個(gè)波段進(jìn)行假彩色合成提取建筑物信息的方法:基于合成影像中建筑物的邊緣變化信息進(jìn)行多尺度分割，然后進(jìn)行面向?qū)ο蟮姆诸?。并以北京市延慶縣康莊鎮(zhèn)2008年12月拍攝的數(shù)字航片為例，進(jìn)行建筑物信息提取，提高了分類精度。

1 基于紋理增強(qiáng)的面向?qū)ο蟮慕ㄖ锾崛?/h2>

1．1 面向?qū)ο蟮亩喑叨确指?/p>

面向?qū)ο蟮亩喑叨确指畈捎卯愘|(zhì)性最小的區(qū)域合并算法，基本思想是將具有相似性質(zhì)的像元集合起來構(gòu)成區(qū)域多邊形，先對(duì)每個(gè)需要分割的區(qū)域找一個(gè)種子像元作為生長的起點(diǎn)，然后將種子像元周圍與種子像元有相同或相似性質(zhì)的像元合并到種子像元所在的區(qū)域中，將這些像元當(dāng)作新的種子像元繼續(xù)上面的過程，直到?jīng)]有滿足條件的像元為止，這樣一個(gè)區(qū)域就生成了［8］。區(qū)域合并算法的目的是實(shí)現(xiàn)分割后影像對(duì)象的光譜異質(zhì)性和空間異質(zhì)性最小化。

任何一個(gè)影像對(duì)象的異質(zhì)性f是由4個(gè)變量計(jì)算而得到的:wcolor(光譜信息因子)、wshape(形狀信息因子)、hcolor(光譜異質(zhì)性因子)和hshape(形狀異質(zhì)性因子)，且 wcolor+wshape=1［8］。異質(zhì)性 f可定義為

光譜異質(zhì)性因子hcolor不僅與組成對(duì)象的像元數(shù)目有關(guān)，還取決于各個(gè)波段的標(biāo)準(zhǔn)差(式2)。

式中，w為各波段的權(quán)重;c為波段數(shù);n為對(duì)象的像元數(shù);ρobj1、ρobj2為兩個(gè)被合并對(duì)象的標(biāo)準(zhǔn)差;ρmerge為合并得到的對(duì)象的標(biāo)準(zhǔn)差。

形狀異質(zhì)性包括兩個(gè)因子:平滑度hsmooth和緊湊度 hcompact(式3)，即

hcompact和hsmooth取決與組成對(duì)象的像元數(shù)n、多邊形的邊長l與同面積多邊形的最小邊長b(式4、5)，即

針對(duì)不同的地物，要選用不同的分割尺度。一般來說，對(duì)于面積較大、紋理一致的同類地物，應(yīng)采用較大的分割尺度;相反，要采用較小的分割尺度進(jìn)行提取。對(duì)不同的分割尺度采用層次網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行組織，并進(jìn)行后續(xù)分類［9］。

1．2 基于紋理增強(qiáng)的多尺度分割與建筑物提取

采用影像紋理增強(qiáng)技術(shù)，使建筑物的細(xì)部紋理特征參與到初期的多尺度分割過程之中，以增強(qiáng)多尺度分割的靈敏性。利用紋理增強(qiáng)提取建筑物的方法主要通過將原航片中的R波段用Contrast灰度圖進(jìn)行替換，采用Contrast、G、B波段進(jìn)行假彩色合成，然后進(jìn)行多尺度分割和模糊分類:先對(duì)原航片選擇7像元×7像元的窗口進(jìn)行邊緣檢測，提取出彩色紋理圖;再進(jìn)行主成分分析，一方面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮，一方面提高紋理圖的信噪比，使噪聲變小，突出建筑物的主要邊緣紋理信息，達(dá)到紋理增強(qiáng)的目的;然后通過基于二階概率統(tǒng)計(jì)的紋理濾波得到8個(gè)紋理特征值，包括 Mean(均值)、Variance(方差)、Homogeneity(協(xié)同性)、Contrast(對(duì)比度)、Dissimilarity(相異性)、Entropy(熵)、Second Moment(二階距)和Correlation(相關(guān)性)。二階概率統(tǒng)計(jì)用一個(gè)灰度空間相關(guān)性矩陣來計(jì)算紋理值，這是一個(gè)相對(duì)頻率矩陣。通過對(duì)8個(gè)紋理濾波特征的試驗(yàn)分析和比較，發(fā)現(xiàn)選擇7像元×7像元的窗口進(jìn)行銳化后的Contrast灰度圖，可以更好地剔除微弱細(xì)部紋理信息，突出強(qiáng)紋理特征，使地物邊緣紋理反差顯著增大，同時(shí)減少了數(shù)據(jù)冗余;其次，將Contrast灰度圖與原航片的其他2個(gè)波段進(jìn)行假彩色合成，與原影像相比，突出了建筑物的邊緣特征，弱化了地物之間的光譜差異。通過Contrast灰度特征與原始航片R波段的替換，使得基于假彩色合成影像的多尺度分割效果更加貼近真實(shí)地物的空間表達(dá)，為建筑物信息提取打下了基礎(chǔ);最后通過多尺度分割技術(shù)以及模糊分類方法進(jìn)行建筑物信息提取。技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 利用紋理增強(qiáng)提取建筑物信息的技術(shù)路線Fig．1 Technical route for building extraction by texture enhancement

2 試驗(yàn)結(jié)果及分析

2．1 試驗(yàn)區(qū)概況

試驗(yàn)區(qū)位于北京市延慶縣康莊鎮(zhèn)，該鎮(zhèn)東臨八達(dá)嶺經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)，是北京市首批小城鎮(zhèn)建設(shè)試點(diǎn)鎮(zhèn)之一，近年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展活躍，建筑物面積增長明顯。建筑物主要包括平頂房、人字房、高層居民住宅樓和廠房等，其中住宅區(qū)建筑密度較大。選取2008年12月獲取并經(jīng)正射糾正的數(shù)字航攝影像作為研究數(shù)據(jù)，空間分辨率為20 cm，比例尺為1∶1 000。受航攝條件限制，影像中高層建筑的陰影明顯，部分建筑與其陰影邊界不清，低層建筑區(qū)分布較為復(fù)雜(圖2)。

2．2 紋理特征增強(qiáng)與假彩色影像合成

圖2 原始航片影像Fig．2 O riginal aerial im age

本試驗(yàn)基于建筑物較為明顯的邊緣紋理特征，先對(duì)原航片進(jìn)行邊緣檢測處理，得到彩色紋理圖;再對(duì)邊緣檢測結(jié)果圖進(jìn)行主成分分析(圖3(左))與基于二階概率統(tǒng)計(jì)的紋理濾波(圖3(右))。

圖3 邊緣檢測紋理特征(左)與基于二階概率統(tǒng)計(jì)的Contrast紋理特征(右)對(duì)比Fig．3 Comparison of edge detection texture feature(left)with the contrast gray － scale texture based on second－order probability statistics(right)

從圖3對(duì)比中可以發(fā)現(xiàn)，基于二階概率統(tǒng)計(jì)的Contrast紋理特征突出了建筑物的邊緣特性，增強(qiáng)了建筑物之間、建筑物與周圍地物之間的邊緣反差，同時(shí)去除了如草地、裸地等模糊紋理信息，有利于后續(xù)的多尺度分割與分類。

將Contrast灰度圖作為R波段與原航片的其他2個(gè)波段進(jìn)行假彩色合成，建筑物的紋理信息在假彩色合成影像上顯示為紅色(圖4)，將其轉(zhuǎn)換為對(duì)分割敏感的光譜信息。建筑物邊緣光譜特征反差的增大有利于后續(xù)分類。

圖4 假彩色合成影像Fig．4 False color composite image

試驗(yàn)表明，Contrast灰度圖(R)、原始航片(G)和原始航片(B)波段組合圖像的光譜差異較突出，建筑物邊緣紋理顯著。

2．3 假彩色影像分割與村鎮(zhèn)建筑物信息提取

由于研究區(qū)內(nèi)各個(gè)建筑物面積大小差異較大，且分布不均勻，對(duì)上述假彩色合成前、后的數(shù)字航片分別進(jìn)行多尺度分割，先采用大尺度(Scale Parameter=300)對(duì)面積較大的建筑物進(jìn)行分割;然后采用小尺度(Scale Parameter=90)對(duì)面積較小的建筑物進(jìn)行分割;同時(shí)設(shè)置參數(shù)Color=0．9，Smoothness=0．7，采用層級(jí)結(jié)構(gòu)組織。假彩色影像合成后，在建筑密度較低的區(qū)域，高層建筑物的邊緣更加細(xì)膩，高層建筑物邊緣及其陰影都得到了較好的區(qū)分;在建筑密度較大的區(qū)域，因?yàn)榧y理特征的參與，低層建筑物與周邊院落錯(cuò)分割的現(xiàn)象得到了改善;同時(shí)由于研究區(qū)內(nèi)塊狀院落、道路等與建筑物具有相似強(qiáng)度的紋理特征，也被分割出來。假彩色影像合成前、后分割效果見圖5。

圖5 假彩色影像合成前(左)、后(右)分割效果對(duì)比Fig．5 Comparison of the segmentation results before(left)and after(right)color composition

研究區(qū)合成影像主要包括建筑物、農(nóng)田和道路等3類地物。本試驗(yàn)將假彩色合成影像中的地物分為2大類，即建筑物和其他地物。假彩色合成前、后建筑物提取結(jié)果對(duì)比見圖6。

圖6 假彩色影像合成前(左)、后(右)建筑物提取效果對(duì)比Fig．6 Comparison of building extraction results before(left)and after(right)color composition

原航片由于分割效果不佳，對(duì)分類基礎(chǔ)造成影響，導(dǎo)致規(guī)則特征不易確定，特征空間維數(shù)增加，建筑物提取精度為89．17%(表1)。

表1 基于原航片的分類結(jié)果評(píng)估參數(shù)Tab．1 Evaluated parameters of classification based on original image

而假彩色合成影像分割效果較真實(shí)地反映出實(shí)際建筑物的輪廓，原航片中未分類的建筑物得到正確提取;同時(shí)對(duì)建筑物周邊陰影和與其光譜差異較小的院落地塊、道路等易混淆分割對(duì)象，采用長寬比、相鄰特征等模糊規(guī)則予以剔除，建筑物提取精度達(dá) 94．40%(表2)。

本研究在使用模糊函數(shù)時(shí)，優(yōu)化了特征空間，避免了在模糊規(guī)則庫中使用灰度紋理特征造成分類速度緩慢的問題。但是，研究中也發(fā)現(xiàn)分類中高密度建筑區(qū)內(nèi)低層建筑與院落仍存在邊緣混淆分割的現(xiàn)象，院落邊緣與低層建筑物邊緣紋理走向、分布一致時(shí)，難以區(qū)分，影響了分類精度。

表2 基于紋理增強(qiáng)的分類結(jié)果評(píng)估參數(shù)Tab．2 Evaluated parameters of classification based on texture enhancement

3 結(jié)論

(1)基于數(shù)字航片豐富的紋理特征，挖掘了對(duì)村鎮(zhèn)建筑物信息提取較為適合的紋理增強(qiáng)方法，即將紋理特征轉(zhuǎn)化為對(duì)分割更為敏感的光譜特征，得到了反映建筑物真實(shí)結(jié)構(gòu)與分布特征的分割效果，為后續(xù)建筑物提取提供了保證。

(2)與運(yùn)用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄏ啾?，有紋理特征參與的假彩色合成影像雖然損失了原航片的R波段，使地物光譜特征相對(duì)減少，地物光譜差異相對(duì)下降，但是通過將Contrast紋理特征與原始航片R波段的替換，突出了建筑物的細(xì)部結(jié)構(gòu)與邊緣信息，有利于建筑物的提取;同時(shí)優(yōu)化了模糊分類的特征空間，避免了在面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄖ袘?yīng)用灰度紋理特征運(yùn)算緩慢的問題，節(jié)約了計(jì)算時(shí)間，提高了工作效率。

(3)試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法雖然能夠較精確地提取出村鎮(zhèn)建筑物信息，提高了分類精度，但還有值得改進(jìn)之處:①分割參數(shù)的確定需要用戶不斷地試驗(yàn)，并要求用戶具有豐富的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，人為差異較大，今后需重點(diǎn)研究建筑物提取目標(biāo)與分割參數(shù)的關(guān)系，為分割參數(shù)的確定提供依據(jù);②隨著數(shù)字航攝技術(shù)的不斷進(jìn)步，影像表達(dá)的地物紋理特性會(huì)更加豐富，如何從中獲得穩(wěn)定的紋理特征將是下一步的研究方向。

［1］劉先林，段福洲，宮輝力，等．航空攝影科技發(fā)展成就與未來展望［J］．前沿科學(xué)，2007(3):10－14．

［2］田新光．面向?qū)ο蟾叻直媛蔬b感影像信息提?。跠］．北京:中國測繪科學(xué)研究院，2007．

［3］Benz U C，Hofmann P，Willhauck G，et al．Multi－ resolution Object－oriented Fuzzy Analysis of Remote Sensing Data for GIS－ready Information［J］．ISPRS Journal of Photogrammetry＆ Remote Sensing，2004，58:239 －258．

［4］明冬萍，駱劍承，周成虎，等．高分辨率遙感影像信息提取及塊狀基元特征提?。跩］．測繪科學(xué)，2005(1):18－20．

［5］曹 雪，柯長青．基于對(duì)象級(jí)的高分辨率遙感影像分類研究［J］．遙感信息，2006(5):27 －30．

［6］黃慧萍．面向?qū)ο笥跋穹治鲋械某叨葐栴}研究［D］．北京:中國科學(xué)院研究生院(遙感應(yīng)用研究所)，2003．

［7］蒲 智，楊 遼，白潔．基于面向?qū)ο蠹夹g(shù)的高分辨率遙感影像的陰影檢測與去除［J］．遙感技術(shù)與應(yīng)用，2008(6):375－378．

［8］章毓晉．圖像分割［M］．北京:北京大學(xué)出版社，2000．

［9］BLASCHKE T．Object－ based Contextual Image Classification Built on Image Segmentation［C］//Advances in Techniques for Analysis of remotely Sensed Data．2003:113－119．

(責(zé)任編輯:劉心季)

The Extraction of Buildings in Towns and Villages from Digital Aerial Images Based on Texture Enhancement

YANG Gang1，ZHAO Wen － ji1，2，DUAN Fu － zhou2，ZHAO Wen － hui2
(1．Key Laboratory of Resources Environment and GIS of Beijing，Capital Normal University，Beijing 100048，China;2．Key Laboratory of3D Information Acquisition and Application，Capital Normal University，Beijing 100048，China)

Based on fine texture expression of the edge of the detailed information in the digital aerial image，the authors first preprocessed the digital aerial image by edge detection，principal component analysis and the texture filter of second － order probability statistics，secondly obtained the gray image of the contrast texture through the sharpening window of 7 × 7，then taking the gray image as an independent band，processed a pseudo color composition with the band combination of contrast(R)，the digital aerial image band(G)and the digital aerial image band(B)．Finally，multiple segmentation and building extraction in towns and villages based on the pseudo color images were processed．With the digital aerial image acquired in December 2008 from Kangzhuang Town of Yanqing County in Beijing as an example，the authors processed building extraction by using the method mentioned above．Compared with the object－ oriented classification method，it not only highlighted the edges of the buildings but also reduced the redundant segmented objects．Besides，it achieved an effective solution of the shadow of the building and its confusing area，optimized the feature space，and improved the classification accuracy．

Texture enhancement;Digital aerial image;Object－oriented classification;Contrast;Pseudo color composition

段福洲，E －mail:duanfuzhou@263．net。

TP 751．1

A

1001－070X(2010)04－0051－05

2010－02－04;

2010－03－10

國家科技支撐項(xiàng)目(編號(hào):2006BAJ05A01)和國家科技支撐項(xiàng)目(編號(hào):2008BAK49B01)共同資助。

楊 剛(1983－)，男，碩士研究生，主要從事數(shù)字影像處理與信息提取方面的研究。