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基于邻域总变分和势直方图函数的高分辨率遥感影像建筑物提取
被引量：
4
1
作者
施文灶
刘金清
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第6期1787-1792,共6页
针对现在的高分辨率遥感影像建筑物识别与提取方法存在的准确率低及数据要求严格等问题,提出一种基于邻域总变分(NTV)和势直方图函数(PHF)的方法。首先,计算遥感影像各像元的加权邻域总变分似然函数取值,并进行区域生长分割,将矩形度和...
针对现在的高分辨率遥感影像建筑物识别与提取方法存在的准确率低及数据要求严格等问题,提出一种基于邻域总变分(NTV)和势直方图函数(PHF)的方法。首先,计算遥感影像各像元的加权邻域总变分似然函数取值,并进行区域生长分割,将矩形度和长宽比作为约束条件提取候选建筑物;然后,进行阴影自动提取;最后,利用数学形态学对阴影进行处理,计算处理后的阴影和候选建筑物之间的邻接关系得到建筑物,并用最小外接矩形对其边界进行拟合。为了验证所提算法的有效性,选取深圳市PLEIADES影像中9幅具有代表性的子影像进行实验。实验结果表明,所提方法的平均查准率和平均查全率分别达到97.71%和84.21%,与水平集和基于颜色不变性特征两种建筑物提取方法相比,在总体性能F_1上具有10%以上的提高。
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关键词
高分辨率遥感影像
势直方图函数
邻域总变分
形态学
建筑物提取
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题名
基于邻域总变分和势直方图函数的高分辨率遥感影像建筑物提取
被引量：
4
1
作者
施文灶
刘金清
机构
福建师范大学
光电与信息工程学院
福建师范大学
医学光电科学与
技术
教育部
重点
实验室
福建师范大学福建省光子技术重点实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第6期1787-1792,共6页
基金
教育部"长江学者和创新团队发展计划"创新团队项目滚动支持计划(IRT_15R10)
福建省自然科学基金项目(2017J01464)~~
文摘
针对现在的高分辨率遥感影像建筑物识别与提取方法存在的准确率低及数据要求严格等问题,提出一种基于邻域总变分(NTV)和势直方图函数(PHF)的方法。首先,计算遥感影像各像元的加权邻域总变分似然函数取值,并进行区域生长分割,将矩形度和长宽比作为约束条件提取候选建筑物;然后,进行阴影自动提取;最后,利用数学形态学对阴影进行处理,计算处理后的阴影和候选建筑物之间的邻接关系得到建筑物,并用最小外接矩形对其边界进行拟合。为了验证所提算法的有效性,选取深圳市PLEIADES影像中9幅具有代表性的子影像进行实验。实验结果表明,所提方法的平均查准率和平均查全率分别达到97.71%和84.21%,与水平集和基于颜色不变性特征两种建筑物提取方法相比,在总体性能F_1上具有10%以上的提高。
关键词
高分辨率遥感影像
势直方图函数
邻域总变分
形态学
建筑物提取
Keywords
high-resolution remotely sensed imagery
Potential Histogram Function （PHF）
Neighborhood TotalVariation （NTV）
morphology
building extraction
分类号
P407.8 [天文地球—大气科学及气象学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于邻域总变分和势直方图函数的高分辨率遥感影像建筑物提取
施文灶
刘金清
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017
4
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