基于改进MRF的遥感影像建筑物精提取

• 作者: 刘星雨 周再文 朱恰 王建 马紫雯 高贤君
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 遥感影像 大津法 形态学 马尔可夫随机场 建筑物提取
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 104-110
• 页数: 7页
• 分类号: TP751
• 字数: 7726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.07.020

摘要

随着遥感图像的快速发展与广泛应用,基于遥感影像的建筑物提取能够及时、准确地提取建筑物信息,在地图快速更新、城市管理等应用中具有重要的研究意义.目前经神经网络进行特征分析提取的建筑物灰度图存在图像模糊、错分建筑物等情况,并且需要经过二值化处理才能为后续工作所利用.为了提高分类精度,本文在神经网络初提取的基础上,首先采取大津法分割,形态学处理灰度图.并改进马尔可夫随机场方法,提出根据图像局部邻域特征动态估计先验参数β的新方法,且将原始图像特征引入马尔可夫随机场,对大津法分割的结果进行进一步的分割,并对建筑物边缘的锯齿边界进行修正,以提高分类精度.实验表明,所用方法能够有效减少神经网络提取出的灰度图中的错分建筑物.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建	长江大学地球科学学院	14	4	1.0	2.0
2	高贤君	长江大学地球科学学院	23	54	4.0	7.0
3	朱恰	长江大学地球科学学院	1	0	0.0	0.0
4	刘星雨	长江大学地球科学学院	1	0	0.0	0.0
5	周再文	长江大学地球科学学院	1	0	0.0	0.0
6	马紫雯	长江大学地球科学学院	1	0	0.0	0.0