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摘要:
遥感图像的分割是遥感信息提取与目标识别的基础和关键.以高分辨率城镇地区遥感图像为研究对象,提出一种基于全局阈值的多级分水岭算法,用于遥感图像的分割.该算法通过引入差异度函数,在执行传统分水岭算法的过程中对图像中存在的噪声区域进行修正,并通过使用全局阈值有效的控制欠分割问题.首先基于全局阈值的多级分水岭算法对高分辨率遥感图像进行初始分割,然后综合利用分割对象的颜色和形状特征信息,进行区域合并和梯度边缘提取,得到最终的建筑物提取结果.实验结果表明,所提出的基于全局阈值的多级分水岭算法较好地避免了过分割和欠分割现象,结合区域合并和梯度提取,能够快速准确地对城镇遥感图像中的建筑物进行提取.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于改进分水岭变换的遥感图像建筑物提取
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 全局阈值 多级分水岭 建筑物提取
年,卷(期) 2011,(12) 所属期刊栏目 图像处理与应用
研究方向 页码范围 249-252
页数 分类号 TP753
字数 4740字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.12.072
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 肖双九 上海交通大学软件学院 12 66 4.0 8.0
2 任晓娟 上海交通大学软件学院 1 12 1.0 1.0
3 彭小朋 上海交通大学软件学院 1 12 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
全局阈值
多级分水岭
建筑物提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
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47
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101489
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