摘  要：建筑物存在于大街小巷，是现代生活中不可缺少的组成部分。在乡村区域，建筑物不算特别高大，可以利用人工测量的方式进行测量，但是在城市区域，有些建筑物高度颇高，人为无法测量，这时候就需要通过图像识别的方式进行估计测量，可以使测量省时省力，快捷方便。利用图像进行测量的方法，对现场收集到的图像进行处理后得到建筑物的高度，宽度。利用数学方法中相关的比例计算，计算出高度或者宽度，实验结果表明：此方法能够方便快捷的测量出相应数据，即建筑物的高度或宽度。通过输入需要测量的建筑物的图片。基于此方法，本文是从提取建筑物轮廓角度出发，计算提取过后图像中的直线长度，根据比例，估算出实际建筑物的尺寸。主要做了以下几个方面：

  学习并了解了提取建筑物轮廓的几种算法，从中找到了利用和Canny算子的方法高反差保留的方法，对拍摄的照片利用matlab进行编译代码对其进行处理，先是需要将图片中的建筑轮廓提取出来，运用了Canny算子与高反差保留方法对图像进行处理，高反差中运用到了高斯模糊，将图像与处理后的图像的每一个点的数值相减，将建筑物的轮廓明显的体现出来，但对图片的清晰度要求很高。对清晰度较低的图片则还需要二值化通过膨胀和降噪等处理，使得轮廓清晰明了。

  接下来就是对提取过后的轮廓中的直线进行检测，利用霍夫变换的直线检测方法可以快速的得到图像，快捷方便，最后计算出像素点之间的距离从而计算出长度。

关键词：边缘提取，直线检测，建筑物图像，二值数学形态学，霍夫变换

目录

摘要

Abstract

一、 边缘提取-3

（一）形态学噪声去除处理-4

（二）二值化处理后的图片-5

1．图像二值化处理-5

2. 二值数学形态学-6

3. 二值化标记连通区域-6

二、直线检测-7

三、 实验结果-8

（一）实验一：-8

图1：实验一建筑物测量-10

（二）实验二：-10

图2：建筑物测量-12

表1：实验汇总表-12

四、 结果分析-13

参考文献-14

致谢-15