基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对高分一号卫星(GF-1)玉米田遥感图像中玉米田光谱复杂和地块边缘模糊导致的面积统计误差大的问题,本文提出一种块模糊增强和最小值边缘提取相结合的边缘检测方法进行玉米田地块分割处理,以减小面积统计误差.首先将彩色遥感图像从RGB变换到I1I2I3彩色空间,提取出含丰富特征的单色图I1;然后利用模糊理论对I1进行基于块的增强处理;再对增强后的图像进行最小值边缘提取;最后利用Full Lambda-Schedule算法对区域边缘进行优化.通过与Canny和Sobel等边缘提取方法比较,证明本文的边缘检测结果能有效地分割出玉米田地块目标,减少了玉米田光谱复杂和边缘模糊带来的影响,检测出的边缘更符合玉米田实际分布,玉米田面积统计结果更符合实际.
推荐文章
一种基于目标边缘灰度的图像模糊增强算法
模糊增强算法
目标边缘
灰度
一种离焦模糊图像边缘检测新方法
边缘检测
梯度
离焦模糊
方向
一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法
边缘检测
梯度图像
模糊函数
遗传算法
一种基于统计的图像边缘检测方法
局部标准化阈值
图像平滑
边缘检测
非极大值抑制
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种基于块模糊增强的玉米田遥感图像边缘检测方法
来源期刊 影像科学与光化学 学科
关键词 块模糊增强 边缘检测 玉米田地块分割
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 应用与发展
研究方向 页码范围 190-197
页数 8页 分类号
字数 4504字 语种 中文
DOI 10.7517/j.issn.1674-0475.2016.02.190
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 杨风暴 中北大学信息与通信工程学院 139 748 12.0 19.0
2 李大威 中北大学信息与通信工程学院 22 70 5.0 7.0
3 冯裴裴 中北大学信息与通信工程学院 5 26 3.0 5.0
4 梁若飞 中北大学信息与通信工程学院 7 30 3.0 5.0
5 王毅敏 2 18 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (6)
共引文献  (17)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (14)
同被引文献  (116)
二级引证文献  (29)
1980(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2010(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2011(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2016(4)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2017(8)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(5)
2018(6)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(6)
2019(13)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(8)
2020(12)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(10)
研究主题发展历程
节点文献
块模糊增强
边缘检测
玉米田地块分割
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
影像科学与光化学
双月刊
1674-0475
11-5604/O6
16开
北京市海淀区中关村东路29号 中科院理化所
2-383
1983
chi
出版文献量(篇)
1689
总下载数(次)
4
总被引数(次)
11331
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导