当前已有的研究表明，在任意一幅遥感图像中实现任意目标的全自动检测是一项极其困难的任务，现阶段很难完全得到解决。人们早已认识到这一点，因此围绕着不同的目的展开了多种研究。第一种目的是让现有的遥感图像判读系统（主要是人工判读）能够增加计算机辅助功能，即用“人机交互”的方法减轻判图员的工作量，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，然后以此为契机，再进一步探讨含有复杂景物的单色或彩色图像中的多个目标的自动检测问题，以期最终实现各类目标的自动检测。这是人工只能解决问题的一般思路。基于上述分析，本文着重研究单景灰度遥感图像中各种较规则的建筑物识别问题。
建筑物是多个特征的组合体，它包含平行线形成的平行四边形支持，对于不完整的平行四边形，可以退化为U形、L形、和平行线支持，同时还有阴影支持以及纹理特征支持。
第1章：概述，介绍遥感数据源的基本知识和建筑物识别的发展概况，简述了几种建筑物识别的方法，给出了系统的基本结构。
第2章：介绍了相关光学遥感图像的特点，建筑物识别的常用方法和建筑物识别的主要难点，最后给出了本文的主要设计思想。
第3章：简述边缘检测的概念，介绍一些常用的算子，利用Canny算子对目标图像进行边缘检测。
第4章：对边缘进行处理，利用建筑物的各种形状特征，找出各种矩形结构，得到一些潜在目标。
第5章：利用灰度特征去除虚假目标，最终锁定建筑物。
