本发明专利技术提供一种基于卫星图像来测算古民居相似度的方法和装置，该方法包括：根据待测算古民居所在村落的经度和维度，获得村落的卫星图像，抽取出古民居目标；按照预设算子生成抽取出的古民居目标的标准化图像；把古民居目标的标准化图像划分成多个行与多个列相交的子区域，对于每个子区域，使用多个互不相关的特征值组成一个多维数组来表征其纹理特征；对于多维数组基于Lebesgue测度进行相似度计算，得出待测算古民居之间的相似度。该装置包括获取模块、标准化模块、划分模块和测算模块。该方法和装置，能够高效地测算出古民居之间的相似度，为古民居的保护和管理提供了便利的数据条件，相比传统人工方法，效率大幅提升。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及卫星地图应用
，特别涉及一种基于卫星图像测算古民居相似 度方法和装置。
技术介绍
古民居作为古文物保护中的一部分，承载着乡土中国千百年的历史记忆。众多古 建筑中的大部分被列为文物保护单位，被开发、被游览，但令人痛心的是，也有一部分古建 筑不堪岁月的风吹雨打和未被重视保护，渐次坍塌荒弃。另一方面，大规模的古民居旅游开 发一方面宣传了古民居，使得古民居真正地得到了全社会前所未有的重视与保护，另一方 面，巨大的游客量给古民居资源的保护也带来困难。如何更好地保护古民居是古文物保护 领域需要长时间关注并解决的问题，而我国古民居种类繁多，数量较大，为了方便管理，需 要对众多不同类型不同文化背景下的古民居有较为明确的分类，即需要得知诸多古民居之 间的相似度，而目前古民居的分类大多依靠人工走访和统计，效率非常低下。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于卫星图像测算古民居相似度方法和装置，以解决上述问题。 本专利技术实施例提供了一种基于卫星图像测算古民居相似度方法，包括步骤： 步骤A，根据待测算古民居所在村落的经度和维度，获得所述村落的卫星图像，抽 取出古民居目标； 步骤B，按照预设算子生成抽取出的所述古民居目标的标准化图像； 步骤C，把所述古民居目标的标准化图像划分成多个行与多个列相交的子区域，对 于每个子区域，使用多个互不相关的特征值组成一个多维数组来表征其纹理特征； 步骤D，对于所述多维数组基于Lebesgue测度进行相似度计算，得出待测算古民 居之间的相似度。 其中，所述步骤A中抽取出古民居目标包括步骤： 使用民居识别算法抽取古民居目标，所述民居识别算法包括灰度特征、面积特征、 形状特征和邻里算法。 其中，所述步骤B包括步骤： 对于抽取的所述古民居目标，按照预设的三个算子，生成所有古民居目标的标准 化图像，I表示图像像素矩阵，三个算子依次为： 1)旋转算子：检测民居边缘与水平方向夹角Θ，逆时针旋转，g卩II=im_ rotate(I，θ)； 2)缩放算子：使用双线性插值算法，把图像缩放到到其一定倍数s，即12 =im_ resize(II，s)； 3)裁剪算子：定位所述古民居目标的中心〇,按照预先指定的民居长度1与宽度 W，裁剪核心区域以消除不规则边界的影响，SP13 =im_CUt(I2,0,l，w)。 其中，所述步骤C包括步骤： 把所述古民居目标的标准化图像划分成r行与c列相交的子区域，共rc个，对 于每个子区域t，使用五个互不相关的特征值表征其纹理特征，包括熵entropy、相关性correlation、对比度contrast、聚类形状clustershade，信息测度Informationmeasure， 组成一个五维的数组（ent，cor，con，cs，im) 〇 其中，所述步骤D包括步骤： 计算子区域ti的五维数组中每一个维度的相似度K，采用公式：K(x，y)= exp(-1Ix-yII2/σ2)其中，σ为高斯核函数的均方差； 假设^和yi是对应子区域的任意两个维度的特征值，t廊12是任意两个对应子 区域，则其相似度计算为/=1 · 5 设&和g2代表两个古民居目标，则其相似度计算为 其中，步骤A之后，步骤B之前还包括步骤： 判断抽取的古民居目标是否正确，反馈误识别的古民居目标，提取误识别的古民 居目标的纹理特征并将其排除。 本专利技术还一种基于卫星图像测算古民居相似度装置，包括获取模块、标准化模块、 划分模块和测算模块； 获取模块，用于根据待测算古民居所在村落的经度和维度，获得所述村落的卫星 图像，抽取出古民居目标； 标准化模块，用于按照预设算子生成抽取出的古民居目标的标准化图像； 划分模块，用于把古民居目标的标准化图像划分成多个行与多个列相交的子区 域，对于每个子区域，使用多个互不相关的特征值组成一个多维数组来表征其纹理特征； 测算模块，用于对于所述多维数组基于Lebesgue测度进行相似度计算，得出待测 算古民居之间的相似度。 其中，标准化模块，用于： 对于抽取的古民居目标，按照预设的三个算子，生成所有古民居目标的标准化图 像，I表示图像像素矩阵，三个算子依次为：1)旋转算子：检测民居边缘与水平方向夹角Θ，逆时针旋转，g卩II=im_ rotate(I，θ)； 2)缩放算子：使用双线性插值算法，把图像缩放到到其一定倍数s，即12 =im_ resize(II，s)； 3)裁剪算子：定位所述古民居目标的中心，按照预先指定的民居长度与宽度，裁 剪核心区域以消除不规则边界的影响，即13 =im_Cut(I，〇, 1，W)。 其中，划分模块，用于：把古民居目标的标准化图像划分成r行与c列相交的子区域，共rc个，对于 每个子区域ti，使用五个互不相关的特征值表征其纹理特征，包括熵entropy、相关性 correlation、对比度contrast、聚类形状clustershade，信息测度Informationmeasure， 组成一个五维的数组（ent，cor，con，cs，im)〇其中，测算模块，用于： 计算子区域Ri的五维数组中每一个维度的相似度，采用公式：K(x，y)= exp(-1Ix-yIIV〇 2); 假设^和yi是对应子区域的任意两个维度的特征值，t廊t2是任意两个对应子 区域，则其相似度计算关 设&和g2代表两个古民居目标，则其相似度计算为： 本专利技术实施例提供了一种基于卫星图像测算古民居相似度方法和装置，通过获取 的待测算古民居村落的卫星图像，对卫星图像中古民居目标进行标准化处理后，划分为多 个子区域，用多维数组表征每个子区域的图像特征，基于Lebesgue测度计算出各古民居目 标之间的相似度，根据相似度的高低即可对抽取的古民居目标进行分类，这样，相比于人工 走访统计，通过对卫星图像数据进行处理计算得出相似度，效率大大提升。【附图说明】 图1为本专利技术实施例提供的基于卫星图像测算古民居相似度方法的流程示意图； 图2为本专利技术实施例提供的抽取古民居目标的程序代码页面图； 图3为本专利技术实施例提供的对古民居目标进行划分的程序代码页面图； 图4为本专利技术实施例提供的基于相似度对古民居进行分类识别的程序代码页面 图； 图5位本专利技术提供的基于卫星图像测算古民居相似度装置的结构示意图。【具体实施方式】 本专利技术实施例提供了一种基于卫星图像测算古民居相似度方法和装置。 本专利技术提供的基于卫星图像测算古民居相似度方法包括步骤： 步骤S110,根据待测算古民居所在村落的经度和维度，获得村落的卫星图像，抽取 出古民居目标。 可以使用民居识别算法抽取出古民居目标，民居识别算法可以包括但不限于灰度 特征、面积特征和形状特征、邻里算法。 步骤S111，按照预设算子生成抽取出的古民居目标的标准化图像。 步骤S112,把古民居目标的标准化图像划分成多个行与多个列相交的子区域，对 于每个子区域，使用多个互不相关的特征值组成一个多维数组来表征其纹理特征。 步骤S113,对于多维数组基于Lebesgue测度进行相似度计算，得出待测算古民居 之间的相似度。 作为一种优选的实施例，该方法具体可以包括如下步骤：步骤S210,获取18级卫星图像，根据村落的经度和维度，获得村落的卫星图像，使本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于卫星图像测算古民居相似度方法，其特征在于，包括步骤：步骤A，根据待测算古民居所在村落的经度和维度，获得所述村落的卫星图像，抽取出古民居目标；步骤B，按照预设算子生成抽取出的所述古民居目标的标准化图像；步骤C，把所述古民居目标的标准化图像划分成多个行与多个列相交的子区域，对于每个子区域，使用多个互不相关的特征值组成一个多维数组来表征其纹理特征；步骤D，对于所述多维数组基于Lebesgue测度进行相似度计算，得出待测算古民居之间的相似度。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：沈来信，杨帆，
申请(专利权)人：黄山学院，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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