(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210629306.8 (22)申请日 2022.06.02 (71)申请人 长光卫星技术股份有限公司 地址 130000 吉林省长 春市北湖科技 开发 区明溪路12 99号 (72)发明人 特日根　 (74)专利代理 机构 哈尔滨市阳光惠远知识产权 代理有限公司 2321 1 专利代理师 陈晶 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 基于边缘检测的建筑物语义分割后处理方 法、 系统以及设备 (57)摘要 基于边缘检测的建筑物语义分割后处理方 法、 系统以及设备,属于光学遥感图像处理与深 度学习技术领域， 解决了 现有的遥感图像中建筑 物的分割结果普遍存在边缘毛刺的现象的问题。 基于边缘检测的建筑物语义分割后处理方法， 通 过经典的边缘检测方法识别出的图像边缘信息 与语义分割方法识别出的轮廓进行融合。 该方法 能够作为任意语义分割结果的后处理过程， 有效 提高建筑物轮廓识别精度， 实现了更精确的建筑 物提取， 使得最终的建筑物轮廓更加平滑， 为城 市发展相关的政策制定和研究方向提供数据参 考以及方法支撑 。 权利要求书2页 说明书7页 附图5页 CN 114998612 A 2022.09.02 CN 114998612 A 1.基于边 缘检测的建筑物语义分割后处 理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1， 通过语义分割方法进行建筑物分割； 步骤S2， 通过can ny算子得到建筑物边 缘信息， 并将建筑物边 缘终节点进行 连接； 步骤S3， 将得到的建筑物边 缘信息在长 宽维度上 各扩大一定倍数； 步骤S4， 通过双线性插值法将原 始图像在长 宽维度上 各扩大一定倍数； 步骤S5， 通过canny算子计算出扩大后原始图像的边缘信息， 并将图像边缘终节点进行 连接； 步骤S6， 将步骤S3和步骤S5中得到的边 缘信息进行叠加； 步骤S7， 对叠加的边 缘信息进行 过滤， 得到边 缘厚度为1个 像素的边 缘信息； 步骤S8， 将步骤S7中的边 缘信息和步骤S1中的建筑物分割的结果进行融合； 步骤S9， 融合得到的边 缘信息通过图像闭操作合并相邻连通 域； 步骤S10， 删除指定像素的连通 域， 得到建筑物轮廓的小分叉； 步骤S11， 通过图像闭操作将得到的建筑物轮廓的小分叉进行填充， 得到最终的建筑物 分割结果。 2.根据权利要求1所述的基于边缘检测的建筑物语义分割后处理方法， 其特征在于， 所 述步骤S2中， 所述的将建筑物边 缘终节点进行 连接， 包括以下步骤： 步骤S201， 查找出通过can ny算子得到建筑物边 缘信息的叶子节点； 步骤S202， 将叶子节点距离最近的， 且非本区域的叶子节点进行 连接。 3.根据权利要求1所述的基于边缘检测的建筑物语义分割后处理方法， 其特征在于， 所 述步骤S3中， 所述的扩大一定倍数为2倍数。 4.根据权利要求1所述的基于边缘检测的建筑物语义分割后处理方法， 其特征在于， 所 述步骤S4中， 所述的扩大一定倍数为2倍数。 5.根据权利要求1所述的基于边缘检测的建筑物语义分割后处理方法， 其特征在于， 所 述步骤S5中， 所述的将图像边 缘终节点进行 连接， 包括以下步骤： 步骤S501， 查找出通过can ny算子计算出扩大后原 始图像的边 缘信息的叶子节点； 步骤S502， 将叶子节点距离最近的， 且非本区域的叶子节点进行 连接。 6.根据权利要求1所述的基于边缘检测的建筑物语义分割后处理方法， 其特征在于， 所 述步骤S7中， 所述的对叠加的边 缘信息进行 过滤， 包括以下步骤： 步骤S701， 将叠加的边 缘信息转成二 值图像， 并按照连通 域进行分割； 步骤S702， 每个连通域视为对象， 通过从对象边界删除像素， 将对象收缩为线， 并且没 有孔洞的对象收缩为具有最小连通性的线， 有孔洞的对象收缩为每个孔洞和外边界之 间的 连通环， 从而得到边 缘骨架； 步骤S703， 将边缘骨架中像素点小于 5的骨骼线删除。 7.根据权利要求1所述的基于边缘检测的建筑物语义分割后处理方法， 其特征在于， 所 述步骤S8中， 所述的将步骤S7中的边缘信息和步骤S1中的建筑物分割的结果进行融合， 包 括以下步骤： 步骤S801， 将步骤S7中得到的1个 像素的边 缘信息进行反置， 并按照连通 域进行分割； 步骤S802， 将得到的连通域进行逐一判定， 若被步骤S1中得到的建筑物覆盖比超过 80％， 则判定此连通域均为建筑物， 若覆盖比小于30％， 则判定此连通域均不为建筑物， 若权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114998612 A 2覆盖比超过3 0％且小于80％， 则按照步骤S1的结果判定为建筑物。 8.根据权利要求1所述的基于边缘检测的建筑物语义分割后处理方法， 其特征在于， 所 述步骤S10中， 所述的指定像素为小于20 0像素。 9.基于边 缘检测的建筑物语义分割后处 理系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 分割模块， 通过有效的语义分割方法进行建筑物分割； 连接模块， 通过can ny算子得到建筑物边 缘信息， 并将建筑物边 缘终节点进行 连接； 建筑物模块， 将得到的建筑物边 缘信息在长 宽维度上 各扩大一定倍数； 图像模块， 通过双线性插值法将原 始图像在长 宽维度上 各扩大一定倍数； 边缘模块， 通过canny算子计算出扩大后原始图像的边缘信息， 并将图像边缘终节点进 行连接； 叠加模块， 将边 缘模块和建筑物模块得到的边 缘信息进行叠加； 过滤模块， 对叠加的边 缘信息进行 过滤， 得到边 缘厚度为1个 像素的边 缘信息； 融合模块， 将过 滤模块中的边 缘信息和分割模块中的建筑物分割的结果进行融合； 闭操作模块， 融合得到的边 缘信息通过图像闭操作合并相邻连通 域； 连通域模块， 删除指定像素的连通 域， 得到建筑物轮廓的小分叉； 结果模块， 通过图像闭操作将得到的建筑物轮廓的小分叉进行填充， 得到最终的建筑 物分割结果。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器、 通信接口、 存储器和通信总 线， 其中， 处理 器， 通信接口， 存 储器通过通信总线完成相互间的通信； 存储器， 用于存放计算机程序； 处理器， 用于执 行存储器上所存放的程序时， 实现权利要求1 ‑8任一所述的方法步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114998612 A 3