结论
通过本文的研究和实验，可以得到以下几点结论：
1、当前己有的研究表明，在任意遥感图像中实现任意目标的全自动检测是一个极具挑战性的任务，现阶段很难完全得到解决。但是这并不能阻止人们对这个问题的研究。相反，它使得研究方向更加多样化。其中主要是两种：第一种目的是让现有的遥感图象判读系统（主要是人工判断）能够增加计算机辅助功能，即用“人机交互”的方法减轻判读员的工作量，提高工作速度和效率：第二种目的是展开某些方面的全自动判读，采取“先易后难”、“先典型后特殊”的研究策略，首先研究比较常见的单景灰度遥感图像中某些较规则类型的建筑物自动检测，加以深入研究，并以此为契机，探讨其它目标的自动检测问题，以期分批的方式最终实现各类目标的自动检测问题。
2、以直线和区域为基本单元对图像进行处理，比以象素点为单元的处理方法更高一个层次，更加方便和有效。
3、直线是建筑物存在的一个显著特征。本文提出了多种直线检测方法（采用的是canny算子）并以检测到的直线为基础，逐步组合，由下而上，最后检测到建筑物。这种方法被称为感知组合法．对于含噪声的图像和边缘不是十分清晰的图像．预处理和直线的组合是感知组合法成功检测建筑物的关键。
4、灰度是检测建筑物存在的另一个显著特征。根据检测到的灰度值，可以比较准确地提取出遥感图像中的边缘。这种方法对于灰度变化较明显的图像，检测效果不错。它对建筑物的形状没有什么要求，因此可以检测任意形状的建筑物。
进一步的研究工作可以从以下几个方面入手：
1、继续研究其它建筑物存在的线索与特征，尤其是复杂顶视图建筑物的特征．可以从深度断裂线、三维关系等方面考虑：
2、考虑各种方法的综合使用。不同的方法适合于不同的图像，用一种方法检测不到的建筑物，用另外一种方法就可能检测到。主要研究问题是不同结果之间的数据融合；
3、研究三维重建问题。在本文中已经得到了一些三维信息，再运用其它投影知识，由二维表面建立三维模型。


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