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1.
由于高分辨率遥感影像上的信息高度细节化,加之噪声的影响,会导致基于像元级纹理特征的林地边界提取方法的效果不理想。为此,提出一种基于种子纹理基元合并的半自动林地边界提取方法。首先利用基于图模型的影像分割算法获取初始基元;然后定义了一种针对非规则基元统计基元级灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征的方法;最后在人工给定种子基元的基础上合并具有相似纹理的基元,并对基元合并的结果进行边界提取,得到高分影像上的林地边界。利用多源高分影像对所提方法进行验证及对比分析。实验结果表明,该方法对高分影像上大片典型林地的边界可取得较高的提取精度和计算效率。 相似文献
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首先介绍了经典的变分水平集影像分割模型——Chan-Vese模型及其解算的基本原理,然后利用该模型对遥感光学影像进行两相分割实验,并从分割效果和分割时间2个方面与k均值聚类算法得到的结果进行了比较。实验表明,对遥感影像进行高斯平滑预处理后再进行变分水平集影像分割可以得到较好的分割效果。 相似文献
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一种区域自适应的遥感影像分水岭分割算法 总被引：4，自引：0，他引：4
提出了一种区域自适应的标记分水岭分割方法。该方法利用高斯低通滤波和概率统计相结合的方法,对梯度影像进行区域自适应阈值分割,提取分割标记,然后采用Meyer算法进行标记分水岭分割。实验结果表明,该算法能够有效解决遥感影像不同区域的分割问题,达到比较理想的水平。 相似文献
4.
提出一种基于自适应M-S模型的遥感影像多特征融合的分割方法。首先结合改进的Sobel算子进行阈值化轮廓提取方法提取边缘信息;然后利用波段距离加权函数计算边权值,同时按照一定的原则加入边缘特征,采用最小生成树算法获得初始分割对象;最后在光谱特征和纹理特征的辅助下进行自适应M-S模型合并,合并后的对象即为分割结果。为了验证该方法的可行性,采用Quickbird影像和高分二号影像进行实验分析并对结果做出定性和定量评估。实验结果表明,基于自适应M-S模型的遥感影像分割方法的分割精度优于分形网络演化算法,同时分割速度也略有提升。 相似文献
5.
针对倾斜摄影测量三维重建得到的三维表面模型在平面尤其是异形平面处产生的规则性缺失,难以快速准确提取出建筑物几何平面的问题,本文提出一种基于高斯混合模型和图割的SurfaceCut层级分割方法。首先对模型进行拓扑重建、几何与纹理信息的预计算;其次使用高斯混合模型方法对模型进行过分割,使模型过分割为几何特征相似、纹理特征一致的超点点集;最后利用最大流最小割算法对目标平面进行二分类分割,并且为修复模型不规则立面区域,设计了一种立面修复算法。利用不同类型的建筑物模型进行实验,验证了方法的有效性。 相似文献
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基于形状先验和图割的高分辨率遥感影像道路提取 总被引：2，自引：1，他引：1
给出一种从高分辨率遥感影像中提取道路的方法。先对遥感影像进行滤波预处理获取纹理特征;再以图割解算经典能量函数获取道路图斑,其中利用高斯混合模型构建T链;接着利用直线匹配法获得初始道路段;最后用图割解算融合了两种形状先验的能量函数,结合动态外推的思路连接道路段。对不同遥感影像的实验证明了算法的有效性。 相似文献
8.
针对目前遥感影像中面状水域提取算法的自动化程度不高的问题,本文提出了一种基于面积比分割的面状水域提取算法。首先,利用矢量数据提供的面积作为先验信息,对待提取的遥感影像进行图像分割,经过去噪、边缘检测等环节实现面状水域的初步提取;然后将初步提取的面状水域带入到主动轮廓模型中,作为初始边界对面状水域进行精确提取;最后,以天绘影像对上述算法进行验证,结果表明:该算法能够有效提取面状水域,提高现有算法的自动化程度。 相似文献
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