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摘要
现有常规分类识别建筑物的提取方法容易受到周围复杂环境的干扰而导致错误检测，造成建筑物的边界存在不规则、与真实形状不符等问题。针对此问题，提出一种基于主方向的建筑物轮廓优化方法。首先，依据影像和建筑物特征对建筑物初始提取结果进行预处理，剔除非建筑物图斑和散乱线段。然后，结合建筑物正外接矩形判定建筑物主方向，并利用主方向对建筑物对象进行轮廓重构，得到初步规则化结果。最后，结合初始建筑物提取结果，计算边界特征强度，进一步降低规则化后的偏差，实现建筑物轮廓的深度优化。此外，通过与其他方法进行对比，对相关参数进行讨论分析。结果表明：相较于对比方法，所提方法能够有效提高建筑物初始提取结果的完整性和规则化程度，并且能够对不同大小与复杂度的建筑物进行细节优化，从而获得更高的优化精度；所提方法可作为建筑物提取后优化的参考方法。
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