一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法和装置，涉及图像识别技术领域，包括：获取目标图像，所述目标图像中存在待化简的目标建筑物；计算所述目标建筑物中MBR的主轴方向和尺寸；根据所述主轴方向和所述尺寸，对多个建筑物模板进行调整，得到多个参考建筑物模板；根据目标建筑物，在多个参考建筑物模板中，选取出待使用的参考建筑物模板；使用待使用的参考建筑物模板，替换目标图像中的目标建筑物。本申请选取出的模板更加的准确。准确。准确。

【技术实现步骤摘要】
一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法和装置


[0001]本申请涉及图像识别
，尤其涉及一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法和装置。

技术介绍

[0002]建筑物化简是地图制图领域关注的热点问题之一。建筑物化简的目标是利用更简单的几何图形对原始多边形进行抽象，同时保留甚至增强其特征形状。
[0003]在相关技术中，可以通过模板匹配方法来实现建筑物化简，具体步骤为：根据各种各样的建筑物，对其进行抽象和提炼，得到多个建筑物模板，从而建立包括多个建筑物模板的模板库。这样，当需要对图像中目标建筑物进行化简时，根据每个建筑物模板分别与目标建筑物的相似度，选取出与目标建筑物匹配的建筑物模板，并使用该建筑物模板替换该图像中的目标建筑物。
[0004]在选取与目标建筑物匹配的建筑物模板时，未考虑建筑物模板的主轴方向和尺寸也会影响相似度计算结果，造成选取出的模板不准确。因此，亟需一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法。

技术实现思路

[0005]鉴于上述问题，本申请提出了一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法和装置，本申请选取出的模板更加的准确。
[0006]为达到上述目的，本申请主要提供如下技术方案：
[0007]第一方面，本申请提供一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法，所述方法包括：
[0008]获取目标图像，所述目标图像中存在待化简的目标建筑物；
[0009]计算所述目标建筑物中MBR的主轴方向和尺寸；
[0010]根据所述主轴方向和所述尺寸，对多个建筑物模板进行调整，得到多个参考建筑物模板；
[0011]根据目标建筑物，在多个参考建筑物模板中，选取出待使用的参考建筑物模板；
[0012]使用待使用的参考建筑物模板，替换目标图像中的目标建筑物。
[0013]第二方面，本申请还提供了一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简装置，所述装置包括：
[0014]获取单元，用于获取目标图像，所述目标图像中存在待化简的目标建筑物；
[0015]计算单元，用于计算所述目标建筑物中MBR的主轴方向和尺寸；
[0016]调整单元，用于根据所述主轴方向和所述尺寸，对多个建筑物模板进行调整，得到多个参考建筑物模板；
[0017]选取单元，用于根据目标建筑物，在多个参考建筑物模板中，选取出待使用的参考建筑物模板；
[0018]替换单元，用于使用待使用的参考建筑物模板，替换目标图像中的目标建筑物。
[0019]第三方面，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括至少一个处理器、以及与处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，处理器、存储器通过总线完成相互间的通信；处理器用于调用存储器中的程序指令，以执行上述第一方面的自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法。
[0020]第四方面，本申请还提供一种存储介质，所述存储介质用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述第一方面的自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法。
[0021]借由上述技术方案，本申请提供的一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法和装置，获取目标图像，所述目标图像中存在待化简的目标建筑物；计算所述目标建筑物中MBR的主轴方向和尺寸；根据所述主轴方向和所述尺寸，对多个建筑物模板进行调整，得到多个参考建筑物模板；根据目标建筑物，在多个参考建筑物模板中，选取出待使用的参考建筑物模板；使用待使用的参考建筑物模板，替换目标图像中的目标建筑物。本申请先对所述主轴方向和所述尺寸，对多个建筑物模板进行调整，得到多个参考建筑物模板，进而在多个参考建筑物模板选取出待使用的参考建筑物模板，这样考虑建筑物模板的主轴方向和尺寸对匹配结果的影响，选取出的模板更加的准确。
[0022]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0023]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0024]图1示出了本申请实施例提出的一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法的流程图；
[0025]图2示出了本申请实施例提出的一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法的示意图；
[0026]图3示出了本申请实施例提出的一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简装置的结构示意图；
[0027]图4示出了本申请实施例提出的另一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简装置的结构示意图；
[0028]图5示出了本申请实施例提出的一种设备的框图。
具体实施方式
[0029]下面将参照附图更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然附图中显示了本申请的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0030]建筑物化简是地图制图领域关注的热点问题之一。建筑物化简的目标是利用更简单的几何图形对原始多边形进行抽象，同时保留甚至增强其特征形状。
[0031]在相关技术中，可以通过模板匹配方法来实现建筑物化简，具体步骤为：根据各种各样的建筑物，对其进行抽象和提炼，得到多个建筑物模板，从而建立包括多个建筑物模板的模板库。这样，当需要对图像中目标建筑物进行化简时，根据每个建筑物模板分别与目标建筑物的相似度，选取出与目标建筑物匹配的建筑物模板，并使用该建筑物模板替换该图像中的目标建筑物。
[0032]在选取与目标建筑物匹配的建筑物模板时，未考虑建筑物模板的主轴方向和尺寸也会影响相似度计算结果，造成选取出的模板不准确。
[0033]为解决上述问题，本申请提供了一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法，该方法选取出的模板更加的准确。其具体执行步骤如图1所示，包括：
[0034]步骤101，获取目标图像。
[0035]其中，目标图像中存在待化简的目标建筑物。该目标建筑物的形状为不规则的形状。
[0036]步骤102，计算目标建筑物中MBR的主轴方向和尺寸。
[0037]其中，MBR(最小外接矩形，Minimum Bounding Rectangle)为建筑物的最小外接矩形。主轴方向为MBR的最长边所在的射线与垂直坐标轴之间形成的夹角。在本申请中，可以只取垂直坐标轴右侧或者左侧的夹角。尺寸为MBR的长度和宽度。
[0038]在本步骤的具体实施方式中，根据目标建筑物在目标图像中的大小，确定目标建筑物的MBR，从而计算出该MBR的主轴方向和尺寸。
[0039]需要说明的是，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应形状特征优化的建筑物矢量化简方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像，所述目标图像中存在待化简的目标建筑物；计算所述目标建筑物中MBR的主轴方向和尺寸；根据所述主轴方向和所述尺寸，对多个建筑物模板进行调整，得到多个参考建筑物模板；根据目标建筑物，在多个参考建筑物模板中，选取出待使用的参考建筑物模板；使用待使用的参考建筑物模板，替换目标图像中的目标建筑物。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标建筑物，在多个参考建筑物模板中，选取出待使用的参考建筑物模板，包括：根据所述目标建筑物的形状特征，确定所使用的形状描述算法；根据所述形状描述算法，对所述目标建筑物和所述参考建筑物模板进行计算，得到所述目标建筑物对应的目标形状描述子和所述参考建筑物模板对应的第一形状描述子；根据所述目标形状描述子和所述第一形状描述子，确定待使用的参考建筑物模板。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标形状描述子和所述第一形状描述子，确定待使用的参考建筑物模板，包括：对于每个第一形状描述子，计算所述第一形状描述子与所述目标形状描述子的相似度，得到所述第一形状描述子对应的相似度；确定对应相似度最高，且相似度度大于相似度阈值的第二形状描述子；将所述第一形状描述子对应的参考建筑物模板，确定为待使用的参考建筑物模板。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述形状特征包括矩形度和欧拉数，所述根据所述目标建筑物的形状特征，确定所使用的形状描述算法，包括：当矩形度小于矩形阈值，且欧拉数等于欧拉数阈值时，将计算傅里叶描述子的算法，确定为所使用的形状描述算法；当矩形度小于矩形阈值，且欧拉数大于欧拉数阈值时，将计算基于边缘扩散的上下文描述子的算法，确定为所使用的形状描述算法。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述主轴方向和所述尺寸，对预设的多个建筑物模板进行调整，得到多个参考建筑物模板，包括：根据所述主轴方向，对每个建筑物模板进行主轴方向调整...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈婷，朱艳丽，李志强，苏东卫，丁媛，何建军，
申请(专利权)人：二十一世纪空间技术应用股份有限公司，
类型：发明
国别省市：