搜索结果: 1-10 共查到“测绘科学技术 高分辨率遥感图像”相关记录10条 . 查询时间(0.189 秒)
扩展最小变换是标记分水岭变换中常见的标记提取方法，但实验证明，基于该方法的图像分割结果在地物边缘处仍会存在破碎多边形。本文采用一种新的标记提取方法，首先利用高斯低通滤波器对梯度图像进行平滑，然后在梯度图像的低频成分中利用扩展最小变换提取标记，最后利用二值标记图像对原始梯度图像进行梯度重建，分水岭变换在重建后的梯度上进行。实验证明，该方法可以有效地去除地物边缘处的破碎多边形。
高分辨遥感图像中线状特征等的自动识别与提取是进行遥感图像分析与理解等高层次图像工程的前提和基础，但由于高分辨率遥感图像中细节信息异常丰富，这给特征的提取带来很大干扰。本文引入了一种基于方向和频率特征的遥感图像频域线状特征检测方法,该方法首先通过傅氏变换将图像变换到频率域，在详细分析线状特征和谱线的关系，线状特征和图像频率之间关系的基础上，基于分析得到的方向和频率的参数构造Gabor滤波器进行图像线...
一种基于区域生长与空间形状约束的高分辨率遥感图像道路提取方法
区域生长 形态学滤波
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2013/11/4
从遥感图像上快速、高效地提取道路等地理信息一直是遥感数据处理的研究热点，由于高分辨率影像的特点，仅使用光谱信息或形态特征进行道路的提取都难以得到满意的结果。本文将区域生长与空间形状约束相结合进行道路提取：首先利用道路种子点处的光谱信息进行道路区域的生长，提取光谱信息一致的道路区域，在提取出的道路条状区域的基础上，根据道路具有的形状特点，利用形态学滤波、面积滤波等方法进行高分辨率图像上的道路边线信息...
加入不变矩的高分辨率遥感图像分类
高分辨率遥感 图像分类 面向对象方法
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2009/11/20
不变矩是表达图像几何形状信息的参数，具有几何变换的稳定性，在图像识别领域已经得到广泛应用。本文将3种常用的不变矩，即胡氏矩、Zernike矩和小波矩，运用到高分辨率遥感图像分类中，并与只利用光谱信息的图像分类结果进行对比。结果表明，在高分辨率图像分类中加入不变矩图像可以显著提高分类精度，尤其是对那些具有相似光谱特征但同时具有不同形状和结构特征的地物分类更加有效。
基于改进水平集方法的高分辨率遥感图像道路提取
水平集方法 曲线演化 图像分割 道路提取
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2014/5/4
提出了一种基于改进水平集方法的遥感图像道路提取实用方法。针对水平集分割方法速度较慢以及对区域划分仅仅考虑灰度特征等不足，提出一种改进算法，通过引入罚函数项，并整合RGB空间和HSI空间的各通道信息，构造了一类基于多空间信息且无需重新初始化的水平集演化方程。同时针对遥感图像幅值大的特点，建立整图划分若干子图的划分方法，使提取的目标道路集中在少量子图中，减少了无目标背景干扰。利用QuickBird 0...
基于多特征的高分辨率遥感图像分析
遥感图像分析 多特征 高分辨率遥感图像
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2009/8/6
为克服传统的基于像元的遥感图像分析的局限性,提出基于多特征的高分辨率遥感图像分析方法,并以北京地区亚运村的城市土地利用的识别检测为例对该方法进行相应的阐述.
高分辨率遥感图像的聚类
累量 消除次要成分 BPC网络
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2009/5/6
高分辨率遥感图像中的细小目标(如道路等)使图像的同类区域表现变得不一致,从而增加了高分辨率图像聚类的难度,本文提出了一种高分辨率遥感图像的聚类方法,其聚类过程包括如下三个步骤:第一步,在滑动窗口内使用消除次要成分法处理遥感图像,该处理过程使用一维形态学分水岭技术获得直方图中的左侧阈值和右侧阈值,再根据这两个阈值滤除图像中的次要成分;第二步,计算滑动窗口内的图像特征;第三步根据图像特征量利用BPC(...
一种高分辨率遥感图像目标自动提取方法
Adaboost 有监督学习 高斯混合模型
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2009/4/3
该文提出一种高分辨率遥感图像目标自动提取方法，该方法首先使用分类器实现目标的快速检测，然后利用图像色彩模型和平滑性先验知识建立分割代价函数，并最小化此代价函数实现目标的精确提取，最后在后处理步骤中加入目标的形状先验知识，进一步提高精度。以油罐提取为例进行了实验，结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。