專利名稱：一種建筑物表面圖像重復結構檢測方法
技術領域：
本發明涉及計算機視覺和模式識別技術領域，特別涉及建筑物表面圖像重復結構檢測領域。
背景技術：
重復結構廣泛地存在于建筑物的表面。比如，在居民住宅區，同一幢住宅樓的門、窗戶和陽臺通常呈現出完全相同的結構單元。建筑物表面圖像重復結構檢測是指從所拍攝的建筑物表面圖像中檢測出重復出現的結構單元。建筑物表面圖像重復結構檢測是實現建筑物表面圖像壓縮、基于圖像的建筑物三維重建、基于圖像的城市地標性建筑物識別的重要手段，在文物保護、城市建設、城市管理(如基于虛擬現實技術的社區展示)、安全監控等領域具有重要的應用。現有的大多數建筑物表面圖像重復結構檢測技術主要是基于對稱性檢測方法來實現的。對稱性檢測方法包含軸對稱檢測技術、旋轉對稱檢測技術、滑行對稱檢測技術和平移對稱檢測技術。軸對稱檢測技術主要用于檢測建筑物表面圖像重復結構之間所隱含的對稱軸。該技術首先將圖像分割為小塊區域；接著，根據小塊區域的紋理特征和空間位置確定對稱軸；最后，根據對稱軸檢測出逐對相似的小塊區域，從而獲得重復的結構。軸對稱檢測技術依賴于對圖像的分割。但是，有關圖像分割的核心技術尚未取得突破性進展，圖像分割目前仍然是計算機視覺領域中的一個難點研究問題。這一點影響了軸對稱檢測技術在建筑物表面圖像重復結構檢測中的應用。旋轉對稱檢測技術主要用于檢測經過一定角度的旋轉后仍然保持不變的結構單元。該技術首先對適當大小的小塊圖像以各種不同的角度進行旋轉，并提取其旋轉后的紋理特征；接著，基于紋理特征之間的相似性估計最主要的旋轉角度；最后，通過遍歷圖像各小塊區域，檢測出圖像中重復的結構。旋轉對稱檢測技術所檢測的結構應具有旋轉不變性，因此該技術只適用于少數特定的建筑物。滑行軸對稱檢測技術采用了與軸對稱檢測技術相同的技術步驟。不同的是，軸對稱檢測技術對整個圖像只估計一個對稱軸，但滑行軸對稱檢測技術可以估計多個對稱軸，且對稱軸沿著一條曲線進行排列。較之軸對稱檢測技術，滑行軸對稱檢測技術所適用的圖像范圍更大，但該技術仍需要對圖像進行分割，因此削弱了其實用性。平移對稱檢測技術采用了與旋轉對稱檢測相同的技術步驟。不同的是，平移對稱檢測技術是通過將結構單元在圖像內進行平移來實現的。平移對稱檢測技術容易受到光照、遮擋和噪聲的影響。總結起來，上述對稱性檢測方法需要事先指定對稱的類型，同時檢測精度依賴于所使用的紋理特征提取方法。但是，如何提取有效的紋理特征目前仍然是一個具有挑戰性的難題。由于基于對稱性檢測方法的建筑物表面圖像重復結構檢測技術存在諸多局限，目前相關研究人員開始關注于研制無需首先進行對稱性檢測而直接檢測出重復結構的方法。目前，直接檢測方法主要包含概率密度估計法、三維點云驗證法和低秩紋理矩陣法。概率密度估計法首先估計關于重復結構的概率密度函數；接著，獲得概率密度函數的最大值，并將最大值所對應的結構單元作為新的節點加入到已有的馬爾可夫隨機場中；最后，再次進行概率密度估計，并按此方式迭代地檢測所有的重復結構。但是，只有當圖像包含數量眾多的相同結構且概率密度函數估計較精確時，該方法才會變得有效。三維點云驗證法是利用多個視角拍攝的圖像提取關于建筑物的三維點云，并通過三維點云子集之間的相互驗證來檢測重復結構。該方法需要從多幅輸入圖像中估計三維點云，計算量十分龐大。低秩紋理矩陣法將圖像小塊的紋理特征向量組成一個紋理矩陣，然后通過分析該矩陣所包含的低秩子矩陣來發現重復的結構。這一方法主要有兩個缺點其一，估計所有子矩陣的秩十分耗時；其二，即便是秩最小的子矩陣，通常并不一定對應著感興趣的重復結構，從而輸出不正確的檢測結果。綜上所述，現有的建筑物表面圖像重復結構檢測技術遠未成熟，檢測精度不高、計算量大。有關建筑物表面圖像重復結構檢測的研究大多還處在實驗驗證階段，缺乏實用的重復結構檢測技術。另外，現有的大多數重復結構檢測技術對所檢測的結構并沒有加以限定，通常導致檢測出來的結果并非是用戶所希望得到的重復結構。引起這一問題的主要原因是大多數建筑物表面包含多種不同的重復結構。在此情形下，在界定待檢測圖像中的多種不同類型的重復結構時，現有技術會遇到不確定性問題，從而導致錯誤的檢測結果。因 此，在實際應用中，用戶希望通過標注一個感興趣的結構即可精確地獲得圖像中所包含的與用戶標注相同的結構，達到事半功倍的應用效果。
發明內容
(一 )要解決的技術問題本發明的目的在于克服現有技術中的不足，以便于用戶利用其標注的結構單元快速準確地從待檢測圖像中提取出重復結構。( 二 )技術方案為解決上述技術問題，本發明提供了一種建筑物表面圖像重復結構檢測方法，該方法包括如下步驟步驟I :按照用戶標注的結構單元構建結構模板；步驟2 :利用結構模板所包含像素的顏色構建結構模板的特征向量；步驟3 :估計待檢測圖像各像素屬于結構模板的隸屬度；步驟4 :利用像素的顏色估計近鄰像素之間的親合度；步驟5 :利用近鄰像素之間的親合度，對待檢測圖像各像素屬于結構模板的隸屬度進行平滑；步驟6 :利用待檢測圖像各像素屬于結構模板的隸屬度，采用排序搜索法從待檢測圖像中提取出與結構模板相似的重復結構。優選地，在步驟3中，所述圖像像素屬于結構模板的隸屬度按下式計算
T = IMHI;J，其中，Sp為待檢測圖像的像素P屬于結構模板的隸屬度，Vp為像素ρ的特征向量，V為步驟2獲得的結構模板的特征向量，I I · I I表示向量求模長運算，上標T表示轉置，P為自然數且取值范圍為I到wXh，W為待檢測圖像的寬度，h為待檢測圖像的高度。優選地，在步驟4中，近鄰像素之間的親合度按下式計算
權利要求
1.一種建筑物表面圖像重復結構檢測方法，該方法包括如下步驟步驟I:按照用戶標注的結構單元構建結構模板；步驟2 :利用結構模板所包含像素的顏色構建結構模板的特征向量；步驟3 :估計待檢測圖像各像素屬于結構模板的隸屬度；步驟4 :利用像素的顏色估計近鄰像素之間的親合度；步驟5 :利用近鄰像素之間的親合度，對待檢測圖像各像素屬于結構模板的隸屬度進行平滑；步驟6:利用待檢測圖像各像素屬于結構模板的隸屬度，采用排序搜索法從待檢測圖像中提取出與結構模板相似的重復結構。
2.如權利要求I所述的方法，其特征在于，在所述步驟3中，所述圖像像素屬于結構模板的隸屬度按下式計算
3.如權利要求I所述的方法，其特征在于，在所述步驟4中，近鄰像素之間的親合度按下式計算
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述調節系數σ的默認取值為30。
5.如權利要求I所述的方法，其特征在于，所述對圖像各像素屬于結構模板的隸屬度進行平滑處理通過求解如下最小化模型來實現
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述平衡參數λ的默認取值為O. OOlt
全文摘要
本發明公開了一種建筑物表面圖像重復結構檢測方法，該方法包括如下步驟按照用戶標注的結構單元構建結構模板；利用結構模板所包含像素的顏色構建結構模板的特征向量；估計待檢測圖像各像素屬于結構模板的隸屬度；利用像素的顏色估計近鄰像素之間的親合度；利用近鄰像素之間的親合度，對待檢測圖像各像素屬于結構模板的隸屬度進行平滑；利用待檢測圖像各像素屬于結構模板的隸屬度，采用排序搜索法從待檢測圖像中提取出與結構模板相似的重復結構。該方法解決現有技術檢測精度低的問題以及現有技術在界定多種不同類型的重復結構時所遇到的不確定性問題，具有廣闊的應用前景。
文檔編號G06T7/00GK102930531SQ20121036691
公開日2013年2月13日 申請日期2012年9月28日 優先權日2012年9月28日
發明者向世明, 孟高峰, 王穎, 肖鴻飛, 潘春洪 申請人:中國科學院自動化研究所