基于SIFT和三角网格的VHR建筑物检测技术-应用科技-哈尔滨工程.PDF

第 44 卷第 6 期 应 用 科 技 Vol.44 No.6 2017 年 12 月 Applied Science and Technology Dec. 2017 DOI: 10.11991/yykj.201610001 网络出版地址：/kcms/detail/23.1191.U0831.014.html 基于SIFT 和三角网格的VHR 建筑物检测技术 白鹤，郑丽颖 哈尔滨工程大学 计算机视觉与听觉实验室，黑龙江 哈尔滨 150001 摘 要：传统尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform，SIFT) 算法的误配准问题导致基于该算法的建筑物检测率 较低，因此提出一种改进的高分辨率(very high resolution，VHR) 遥感卫星图像中建筑物的检测方法。首先通过改进传统 的SIFT 配准方法，使其能够更加准确地描述VHR 遥感卫星图像中的建筑物信息，之后通过欧氏距离获得2 幅图像的初始 匹配点集，然后将配准后的一幅图像中所得到的配准点作为Delaunay 三角剖分的初始点集，根据Delaunay 三角剖分特性， 剔除SIFT 算法中误匹配的特征点，得到最终的结果。实验结果表明，研究所提出的算法可以有效地检测出一幅VHR 遥感 卫星图像中的建筑物信息，在时间效率、配准精度、建筑物的检测普遍性上，都能得到很好的预期效果。 关键词：遥感图像；建筑物检测；SIFT 算法；关键点；欧氏距离；Delaunay 三角剖分；匹配点；配准精度 中图分类号：TP751.1 文献标志码：A 文章编号：1009−671X(2017)06−0048−05 Building detection from VHR based on SIFT and Delaunay triangulation BAI He, ZHENG Liying Computer Vision and Audition Lab, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China Abstract: The mis-registration problem of traditional scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm results in a low detection rate of buildings based on this algorithm. Therefore, this paper proposed an improved detection method of buildings in very high resolution (VHR) satellite imagery. First, the traditional SIFT registration method was improved to characterize the building information in VHR remote sensing satellite images. Then, the set of initial matching points of two images could be obtained with Euclidean distance, followed by taking matched registration points in an image as the initial point set of the Delaunay triangulation. Finally, the result was got by removing mismatched feature points according to Delaunay triangu