Abstract-Automatisk klassificering av fasader har blivit ett intresseområde för forskare, eftersom det kan ge viktiga lösningar till många fjärranalysforskningsområden. Förståelse för stadsmiljön, mobila system för igenkänning av byggnader kan räknas som de viktigaste tillämpningsområdena. Klassificeringsresultat kan också användas för att öka detaljnivån i tredimensionella stadsmodeller som genereras från flyg- eller satellitbilder. Karakterisering av stabila regioner i fasader är också nödvändig för robust indexering och bildsökning. Även om det i litteraturen föreslås många olika fasadklassificeringsmetoder, behövs det fortfarande robusta och snabba metoder på grund av kraven på realtidstillämpningar. Därför föreslår vi i denna studie en genomsnittlig skiftsegmentering och grafteori baserad på snabb fasadklassificeringsmetod. För detta ändamål, första genomsnittliga skift segmentering tillämpas på färgbild och de anslutna pixlar med liknande färgegenskaper är märkta som ett segment. Sedan drar vi nytta av grafteorin för att klassificera segmenten som fönster, vägg och himmel. Masscentren av de upptäckta segmenten bildar noderna av grafen, och granninformationen erhålls genom Delaunay triangulation. Därefter appliceras en graf-cut genom grafen av bilden. Slutligen använder vi ett probabilistiskt verifieringssteg för att kompensera brister i grafskärningssteget. Föreslagen algoritm testas på en fasad datamängd som består av många olika typer av optiska fasadbilder som tas från olika platser.
REF föreslog en segmenterings- och grafteoribaserad fasadklassificeringsmetod med tonvikt på realtidskrav.
Graph theory and mean shift segmentation based classification of building facades
{'venue': '2011 Joint Urban Remote Sensing Event', 'journal': '2011 Joint Urban Remote Sensing Event', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}