建筑物区域提取与分类在数字化城市建设方面具有广泛的应用。一方面图像中建筑物区域的提取有助于实现对提取的街景进行自动分类，在构建3D城市地图时可以采集建筑物纹理进行贴图等；另一方面建筑物区域提取有助于建筑物目标识别和三维重建，提高识别和三维重建的精度和效率，可以在军事目标识别、构建3D城市等方面起到巨大的作用。传统的建筑物区域提取方法主要有模板匹配法与一致性分析的方法，第一种方法，建筑物目标提取精度高，但需要先验知识，步骤较为复杂；第二种方法，步骤简单，但精度不够。为了提高建筑物区域的提取精度，同时又能使提取建筑物区域步骤相对简单，本文以描述人类视觉感知的格式塔理论作为基础理论，深入研究了利用格式塔完形规则提取图像中建筑物区域的方法；主要研究内容和成果如下：1、提出了一种基于直线特征集的建筑物区域提取算法。直线特征是人造物体的一个重要特征，建筑物属于人造物体，含有大量的直线特征。该算法通过提取图像中的直线段并对其进行筛选与分类，得到属于建筑物的直线段集，从而提取出图像中建筑物区域。算法首先采用相位编组提取直线段，并用格式塔完形规则对直线段进行重新编组与连接；然后采用k-均值聚类对直线段集进行分类，并通过主色调信息剔除不属于建筑物的直线段，从而提取建筑物区域；最后通过实验验证了算法的有效性。此算法克服了传统匹配算法需要先验知识的限制，同时解决了传统的一致性分析方法只能处理单一场景的缺陷。2、提出了基于格式塔完形规则的建筑物区域提取算法。该算法通过人类感知规则及轮廓与区域特征完成建筑物区域的提取，算法克服了现有的建筑物提取方法只能处理简单场景的问题，提高了建筑物区域的提取精度。首先通过计算得到显著性强的边缘，并用迭代搜索法得到建筑物的底部边界；其次通过分析目标的完整性提出图模型来提取闭合轮廓，并对格式塔完形规则进行了数学上的量化计算，通过设计边缘能量函数筛选得到最优的闭合轮廓；最后结合建筑物区域纹理、灰度、位置特征得到精确的建筑物区域。实验结果表明，相对于现有的建筑物提取方法，本文算法提取的建筑物目标区域准确、轮廓完整，且可以提取图像中的多个建筑物目标等优势，解决了传统算法提取精度不够等问题。