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摘要 —本文介绍了一种从仅具有可见红、绿、蓝数据带的单个高分辨率光学图像中自动检测建筑物的新方法。特别是，我们首先调查阴影证据以关注建筑物区域。然后，提出了一种基于马尔可夫随机场 (MRF) 的新型区域增长分割技术。图像被过度分割为较小的均匀区域，可用于替换像素网格的刚性结构。然后对该区域集应用迭代分类合并。在每次迭代中，使用区域级 MRF 模型对区域进行分类，然后根据阴影的位置，合并具有相同类别的区域以产生形状适合矩形的新区域。使用递归最小边界矩形确定最终建筑物。实验结果证明，该方法适用于各种区域（高密度城市、郊区和农村），并且具有高度的稳健性和可靠性。
使用阴影信息在可见光波段图像中进行基于形状的建筑物检测
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