A Hierarchical Connection Graph Algorithm for Gable-Roof Detection in Aerial Image
A Hierarchical Connection Graph Algorithm for Gable-Roof Detection in Aerial Image
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航拍图像山墙屋顶检测的层次连接图算法
DOI：
10.1109/lgrs.2010.2055536
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发表时间：
2011
影响因子：
4.8
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
在本文中，我们提出了一种基于自回避多边形（SAP）模型的分层连接图（HCG）算法，用于从航空图像中检测和提取山墙屋顶。SAP模型是一种可变形的形状模型，能够表示各种形状和外观的山墙屋顶。该模型由连接到SAP中的一系列屋角模板组成，SAP作为一个灵活的形状。结合三个通道（角落、边界和内部区域）特征的能量函数被定义在序列上，以量化山墙屋顶外观的可变性。为了推断输入图像的角序列的最可能状态，我们使用了一种称为HCG算法的高效算法。该算法将SAP模型的解空间转换为有向图（我们称之为“HCG”），并使用动态规划（DP）搜索最佳路径。该算法之所以高效，主要有两个原因：1)通过构造HCG，该算法仅使用几何约束即可快速剔除大量无效解，计算成本较低；2)通过使用DP，该算法将搜索问题分解为较小的重叠子问题，并重用计算成本较高的能量分数。在一组挑战性山墙屋顶上的实验结果表明，该算法具有良好的性能和计算效率。
In this letter, we present a hierarchical connection graph (HCG) algorithm based on a self-avoiding polygon (SAP) model for detecting and extracting gable roofs from aerial imagery. The SAP model is a deformable shape model that is capable of representing gable roofs of various shapes and appearances. The model is composed of a sequence of roof-corner templates that are connected into a SAP, which serves as a flexible shape prior. An energy function that combines features from three channels (corner, boundary, and interior area) is defined over the sequence to quantify the variability in appearances of gable roofs. To infer the most probable state of the corner sequence for an input image, we use an efficient algorithm-called HCG algorithm. The algorithm converts the solution space of a SAP model into a directed graph (which we call “HCG”) and searches for the best path using dynamic programming (DP). It is efficient for two reasons: 1) By constructing an HCG, the algorithm can quickly prune out a large amount of invalid solutions using only geometric constraints, which are inexpensive to compute, and 2) by employing DP, the algorithm decomposes the searching problem into smaller overlapping subproblems and reuses energy scores, which are expensive to compute. Experimental results on a set of challenging gable roofs show that our algorithm has good performance and is computationally effective.
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影响因子：
4.5
作者：
Fischer, A;Kolbe, TH;Steinhage, V
通讯作者：
Steinhage, V
DOI：
10.1088/0305-4470/25/7/031
发表时间：
1992-04
期刊：
Journal of Physics A
影响因子：
--
作者：
M. Bousquet-Mélou
通讯作者：
M. Bousquet-Mélou
DOI：
10.2307/1907500
发表时间：
2022
期刊：
SSRN Electronic Journal
影响因子：
--
作者：
Manel Baucells;Sasa Zorc
通讯作者：
Manel Baucells;Sasa Zorc
DOI：
10.1007/bfb0015525
发表时间：
1996-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
F. Bignone;O. Henricsson;P. Fua;M. Stricker
通讯作者：
F. Bignone;O. Henricsson;P. Fua;M. Stricker
影响因子：
8.2
作者：
K. Karantzalos;N. Paragios
通讯作者：
K. Karantzalos;N. Paragios