LDPoly: Latent Diffusion for Polygonal Road Outline Extraction in Large-Scale Topographic Mapping

要約

高解像度の航空画像からの多角形の道路の抽出は、大規模な地形マッピングの重要なタスクであり、道路はベクトル化ポリゴンとして表され、頂点冗長性を最小限に抑えて重要な幾何学的特徴をキャプチャします。
その重要性にもかかわらず、このタスクのために明示的に設計された既存の方法はありません。
多角形の建物の概要抽出が広範囲に研究されていますが、分岐構造やトポロジカル接続性などの道路のユニークな特性は、これらの方法に課題をもたらします。
このギャップに対処するために、高解像度の航空画像から多角形の道路の輪郭を抽出するための最初の専用フレームワークであるLDPolyを紹介します。
私たちの方法は、チャネル埋め込まれた融合モジュールを使用して、新しいデュアルレイテント拡散モデルを活用して、モデルがロードマスクと頂点ヒートマップを同時に生成できるようにします。
次に、カスタマイズされたポリゴン化法を適用して、最小限の頂点冗長性で正確なベクトル化された道路ポリゴンを取得します。
いくつかのオランダの地域でさまざまな地形オブジェクトの詳細な多角形成注釈を含む、新しいベンチマークデータセットMap2imlasのLdPolyを評価します。
私たちの実験には、地域内と地域の両方の評価が含まれ、後者は目に見えない地域でのモデルの一般化パフォーマンスを評価するように設計されています。
定量的および定性的な結果は、LdPolyが、ピクセルレベルのカバレッジ、頂点効率、ポリゴン規則性、道路接続など、さまざまなメトリックにわたって最先端のポリゴン抽出方法を上回ることを示しています。
また、ポリゴンのシンプルさと境界の滑らかさを評価するために、2つの新しいメトリックを設計します。
さらに、この作業は、リモートセンシング画像から冗長な頂点なしで正確なベクトル化されたオブジェクトのアウトラインを抽出するための拡散モデルの最初のアプリケーションを表し、この分野での将来の進歩への道を開きます。

要約(オリジナル)

Polygonal road outline extraction from high-resolution aerial images is an important task in large-scale topographic mapping, where roads are represented as vectorized polygons, capturing essential geometric features with minimal vertex redundancy. Despite its importance, no existing method has been explicitly designed for this task. While polygonal building outline extraction has been extensively studied, the unique characteristics of roads, such as branching structures and topological connectivity, pose challenges to these methods. To address this gap, we introduce LDPoly, the first dedicated framework for extracting polygonal road outlines from high-resolution aerial images. Our method leverages a novel Dual-Latent Diffusion Model with a Channel-Embedded Fusion Module, enabling the model to simultaneously generate road masks and vertex heatmaps. A tailored polygonization method is then applied to obtain accurate vectorized road polygons with minimal vertex redundancy. We evaluate LDPoly on a new benchmark dataset, Map2ImLas, which contains detailed polygonal annotations for various topographic objects in several Dutch regions. Our experiments include both in-region and cross-region evaluations, with the latter designed to assess the model’s generalization performance on unseen regions. Quantitative and qualitative results demonstrate that LDPoly outperforms state-of-the-art polygon extraction methods across various metrics, including pixel-level coverage, vertex efficiency, polygon regularity, and road connectivity. We also design two new metrics to assess polygon simplicity and boundary smoothness. Moreover, this work represents the first application of diffusion models for extracting precise vectorized object outlines without redundant vertices from remote-sensing imagery, paving the way for future advancements in this field.

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