基于MSER的无人机图像建筑区域提取

摘要：

对建筑区域自动检测与提取是无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)图像处理的一项重要功能.在分析无人机成像特点和最大稳定极值区域(MSER,Maximum StableExtremal Regions)算法对无人机侦察图像建筑区域检测的适用性基础上,提出了一种基于MSER的无人机侦察图像建筑区域提取算法.算法包含5步:无人机图像预处理,运用MSER算法分析计算图像稳定区域,通过计算稳定区域密度筛选建筑区域,进一步利用自适应K均值聚类算法对建筑区进行划分,最后采用Graham算法生成建筑区的边界从而实现了建筑区的自动提取.选取无人机实飞图像数据进行实验统计,本算法提取精度为92.25％;同时与基于Gabor变换的纹理特征、SIFT特征点的提取算法相比,建筑区域提取时间缩短,满足无人机实时应用需求.

关键词：建筑区域提取、无人机图像预处理、最大稳定极值区域、自适应K均值聚类、Graham算法

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：新世纪优秀人才支持计划;总装备部预研项目

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：383-390