本文总体章节安排

第1章：概述，介绍遥感数据源的基本知识和建筑物识别的发展概况，简述了几种建筑物识别的方法，给出了系统的基本结构。

第2章：介绍了相关光学遥感图像的特点，建筑物识别的常用方法和建筑物识别的主要难点，最后给出了本文的主要设计思想。

第3章：简述边缘检测的概念，介绍一些常用的算子，利用Canny算子对目标图像进行边缘检测。

第4章：对边缘进行处理，利用建筑物的各种形状特征，找出各种矩形结构，得到一些潜在目标。

第5章：利用灰度特征去除虚假目标，最终锁定建筑物。

本文总体思路

当前已有的研究表明，在任意一幅遥感图像中实现任意目标的全自动检测是一项极其困难的任务，现阶段很难完全得到解决。人们早已认识到这一点，因此围绕着不同的目的展开了多种研究。第一种目的是让现有的遥感图像判读系统（主要是人工判读）能够增加计算机辅助功能，即用“人机交互”的方法减轻判图员的工作量，提高工作速度和效率；第二种目的是展开某些方面的全自动判读，采取“先易后难”、“先典型后特殊”的研究策略，首先研究比较常见的单景灰度遥感图像中某些较规则类型的建筑物自动检测，加以深入研究，然后以此为契机，再进一步探讨含有复杂景物的单色或彩色图像中的多个目标的自动检测问题，以期最终实现各类目标的自动检测。这是人工只能解决问题的一般思路。基于上述分析，本文着重研究单景灰度遥感图像中各种较规则的建筑物识别问题。

通过本文的研究和实验，可以得到以下几点结论：

1、当前己有的研究表明，在任意遥感图像中实现任意目标的全自动检测是一个极具挑战性的任务，现阶段很难完全得到解决。但是这并不能阻止人们对这个问题的研究。相反，它使得研究方向更加多样化。其中主要是两种：第一种目的是让现有的遥感图象判读系统（主要是人工判断）能够增加计算机辅助功能，即用“人机交互”的方法减轻判读员的工作量，提高工作速度和效率：第二种目的是展开某些方面的全自动判读，采取“先易后难”、“先典型后特殊”的研究策略，首先研究比较常见的单景灰度遥感图像中某些较规则类型的建筑物自动检测，加以深入研究，并以此为契机，探讨其它目标的自动检测问题，以期分批的方式最终实现各类目标的自动检测问题。

2、以直线和区域为基本单元对图像进行处理，比以象素点为单元的处理方法更高一个层次，更加方便和有效。

3、直线是建筑物存在的一个显著特征。本文提出了多种直线检测方法（采用的是canny算子）并以检测到的直线为基础，逐步组合，由下而上，最后检测到建筑物。这种方法被称为感知组合法．对于含噪声的图像和边缘不是十分清晰的图像．预处理和直线的组合是感知组合法成功检测建筑物的关键。

4、灰度是检测建筑物存在的另一个显著特征。根据检测到的灰度值，可以比较准确地提取出遥感图像中的边缘。这种方法对于灰度变化较明显的图像，检测效果不错。它对建筑物的形状没有什么要求，因此可以检测任意形状的建筑物。