复杂场景图像中建筑目标智能提取算法

自然图像中建筑目标提取算法是一种用于从复杂场景图像中识别和分离建筑目标的技术，由李玲玲、金泰松、李翠华和李洲等人在2010年的《华中科技大学学报(自然科学版)》上发表。该算法旨在解决在自然图像中的建筑目标检测问题，具有较高的准确性和实时性。 算法流程主要分为三个步骤： 1. 分割粒度优化：首先，采用了对手惩罚竞争学习（Rival Penalized Competitive Learning, CRPCL）方法来改进基于图论超像素的分割算法。超像素算法通常用于将图像分割成多个均匀的区域或“超级像素”，每个超级像素代表图像中的一个基本单元。通过CRPCL，算法能够更精确地控制分割的粒度，从而得到分割效果更好的图像块，这有助于后续的建筑目标识别。 2. 图像块分类：接下来，研究者选择了基于空间包络模式的支持向量机（SVM）对分割后的图像块进行分类。支持向量机是一种强大的监督学习模型，尤其在小样本分类问题中表现优秀。通过训练SVM，可以区分出图像中的建筑图像块和非建筑图像块。空间包络模式可能是指建筑物特有的几何形状或者空间分布特性，这些特征有助于SVM进行有效的分类。 3. 建筑目标验证：最后，算法利用建筑目标的结构特征来验证图像中的候选建筑。这一步骤可能是通过分析图像块的形状、纹理、边缘信息等来确认是否符合建筑的标准特征。通过这一验证过程，可以有效地剔除误分类的非建筑图像块，从而提取出图像中的真实建筑目标。 实验结果表明，该算法在标准图像库上的表现优于同类算法，不仅提高了建筑目标的提取精度，还满足了实时性需求，适用于一般的实时应用场合。该研究对于图像分析、目标识别和特征提取领域具有重要意义，特别是在自动化监控、城市规划、遥感图像处理等方面有广泛的应用潜力。 关键词：图像分析、目标识别、特征提取、建筑、直线、自然图像 分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1671-4512(2010)08-0038-04 这个算法的创新之处在于结合了超像素分割、对手惩罚竞争学习和基于空间包络模式的支持向量机，形成了一套完整的建筑目标提取框架。这种方法不仅可以提高建筑目标的识别率，而且在实时性方面达到了实际应用的要求，对自然图像处理领域的研究有着重要的贡献。