GeoSay：一种用于遥感图像建筑物提取的几何显著性方法
计算机视觉与模式识别
2018-11-08 v1
摘要
遥感图像中建筑物的自动提取是一项重要但具有挑战性的任务，并在城市规划、导航等诸多领域有广泛应用。本文针对甚高空间分辨率（VHSR）遥感（RS）图像中的建筑物提取问题，此类图像的空间分辨率常达半米级，可提供丰富的建筑物信息。基于观测到 VHSR-RS 图像中建筑物在几何上比在纹理或光谱域更易区分，本文提出一种几何建筑物指数（GBI），通过从 VHSR-RS 图像计算几何显著性来实现精确建筑物提取。更确切地说，给定一幅图像，几何显著性源自基于有意义交汇点的中层几何表示，该表示可局部描述图像的几何结构。最终的 GBI 通过整合所得建筑物的几何显著性来度量。在三个公开且常用的数据集上的实验表明，所提 GBI 达到了 SOTA 性能，并展现出令人印象深刻的泛化能力。此外，与现有方法相比，GBI 保留了单体建筑物的精确位置和准确形状。
引用
@article{arxiv.1811.02793,
title = {GeoSay: A Geometric Saliency for Extracting Buildings in Remote Sensing Images},
author = {Gui-Song Xia and Jin Huang and Nan Xue and Qikai Lu and Xiaoxiang Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.02793},
year = {2018}
}