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基于像素紧密程度的多源遥感 影像信息提取方法
基于像素紧密程度的多源遥感 影像信息提取方法
作者:
洪倩
李志斌
陈晓枫
李本良
臧玉魏
.国网经济技术研究院有限公司
.北京洛斯达科技发展有限公司
.国网山东电力
原文服务方:
计算技术与自动化
Contourlet变换;SLIC超像素分割法;CIE LAB色彩空间;GLCM灰度共生矩阵;相关向量机分类模型
摘要:
遥感影像在采集过程中,地面覆盖种类数量庞大且采集影像清晰度低、分辨率较差,关键像素特征之间的阈值衡量标准模糊,导致信息提取难度增大,从而降低信息利用率。为此,提出了基于像素紧密程度的多源遥感影像信息提取方法。利用Contourlet变换,实现遥感影像空间域、变换域的多角度增强,优化遥感影像整体清晰度。利用简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)超像素算法计算像素聚类中心与邻近像素紧密程度,摆脱固定阈值影响。引入灰度共生矩阵(Gray-level Co-occurrenceMatrix, GLCM),提取主体特征信息;构建相关向量机分类模型,结合拉普拉斯二次逼近回归算法将提取问题转化为噪声回归问题,并对其展开求解,进而实现遥感影像的信息提取。实验结果表明:所提方法对遥感信息主体的分类与真实遥感信息主体分类基本一致,在信息提取过程中的错提取率和漏提取率低,总体提取精度保持在99%以上,且对道路信息提取清晰度高,表明该方法提高了遥感信息的解译水平。
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无人机测绘多源遥感影像
自动配准
像素匹配
像素角点
非配准角点
多尺度特征
细节增强
内容分析
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版权信息
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内容分析
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相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于像素紧密程度的多源遥感 影像信息提取方法
来源期刊
计算技术与自动化
学科
工学
关键词
Contourlet变换;SLIC超像素分割法;CIE LAB色彩空间;GLCM灰度共生矩阵;相关向量机分类模型
年,卷(期)
2025,(4)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
97-103
页数
7页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202404016
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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版权信息
全文
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2025(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
Contourlet变换;SLIC超像素分割法;CIE LAB色彩空间;GLCM灰度共生矩阵;相关向量机分类模型
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
计算技术与自动化
主办单位:
湖南大学
出版周期:
季刊
ISSN:
1003-6199
CN:
43-1138/TP
开本:
16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1982-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
2979
总下载数(次)
0
总被引数(次)
14675
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