Automatisk byggnadsextrahering från fjärravkännade bilder är ett forskningsämne som är mycket viktigare än någonsin. En av de viktigaste frågorna är objekt och bildrepresentation. Markov slumpmässiga fält som vanligtvis hänvisar till pixelnivån kan inte representera hög nivå kunskap väl. Tvärtom kan markerade punktprocesser inte representera information på låg nivå väl även om de är en kraftfull modell på objektnivå. Vi föreslår att Markovs slumpmässiga fält och markerade punktprocesser kombineras för att representera både information på låg nivå och kunskap på hög nivå, och presentera ett kombinerat ramverk av modellering och uppskattning för att bygga extraktion från enstaka fjärravkännade bilder. På hög nivå används rektanglar för att representera byggnader, och en markerad punktprocess konstrueras för att representera byggnaderna på markscenen. Interaktioner mellan byggnader introduceras i modellen för att representera deras relationer. På låg nivå används en MRF för att representera statistiken över bildens utseende. Histogram av färger används för att representera byggnadens utseende. Högnivåmodellen och lågnivåmodellen kombineras genom att man fastställer överensstämmelser mellan markerade punkter och knutpunkter i MRF. Vi använder reversibel hopp Markov Chain Monte Carlo (RJMCMC) tekniker för att utforska konfigurationsutrymmet på hög nivå, och anta en Graph Cut algoritm för att optimera konfiguration på låg nivå. Vi föreslår en top-down schema för att använda resultat från hög nivå för att styra optimeringen på låg nivå, och föreslår en bottom-up schema för att använda resultat från låg nivå för att driva provtagningen på hög nivå. Experimentella resultat visar att bättre resultat kan uppnås genom att anta en sådan hybridrepresentation.
I REF föreslås en hybridrepresentation av MRF och MPP för att representera både information på låg nivå och kunskap på hög nivå för att ge en strukturdriven metod för att upptäcka byggnader i flygbilder.
COMBINE MARKOV RANDOM FIELDS AND MARKED POINT PROCESSES TO EXTRACT BUILDING FROM REMOTELY SENSED IMAGES
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}