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摘要:
在遥感图像中,灾区建筑物的检测对灾情获取和灾后应急救援具有重要意义.针对灾区高分辨率遥感图像中建筑物检测的问题,提出了一种改进的基于形态学特征的多方向和多尺度分割方法,以实现灾区建筑物的自动化检测.首先将形态学算子的重建、粒度和方向等性质整合到建筑物的亮度、大小和对比度等特征中,对遥感图像进行初步的分割并提取高亮和高对比度的建筑物,然后结合图像的区域边缘信息,进一步提取潜在的建筑物.实验结果表明,所提方法对灾区高分辨率图像中的建筑目标有较高的检测率和较低的误检率.
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文献信息
篇名 高分辨率遥感图像灾区建筑物检测
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 建筑物检测 图像分割 遥感图像 建筑物形态算子
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 417-423
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 2917字 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2017.02.024
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 曹国 南京理工大学计算机科学与工程学院 29 146 7.0 11.0
2 陈浩 南京理工大学计算机科学与工程学院 14 31 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
建筑物检测
图像分割
遥感图像
建筑物形态算子
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
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导