基于阈值分割的影像建筑物角点提取算法优化研究_论文

21.  OO4 理 论 硼 究  遥感信息   基于阈值分割的影像建筑物角点提取算法优化研究  孙一权① , ~ 冯仲 科 ①② ,  ( 北 京林 业 大 学 测 绘 与 3 ① s技 术 研 究 中心 , 京 1 0 8 ; 北 0 0 3  ② 北 京 林 业 大 学 省 部 共 建 森林 培 育 与 保 护 教 育 部 重 点 实 验 室 , 京 1 0 8 ) 北 0 0 3  摘 要 : Moae 和 S AN 这 两种 经 典 的特 征 提 取 算 法进 行 了深 入 研 究 , Malb软 件 为 实验 平 台 , 证  对 rv c US 以 t a 验 了 它们 的可 行 性 。通 过 对 实 验 结 果 的 比较 , 析 了 Moa e 算 子 中运 用 “ 制 局 部 非 最 大” 想 的优 势 、 限性 和  分 rvc 抑 思 局 适 用 性 ; S A 算 子 中通 过 考 虑提 取 过 程 中 的误 差 影 响 因 素 , 算 法 中几 何 阈值 和 灰 度 阈 值 的确 定 和 模 板 选  在 US N 为 择 提 供 了依 据 , 其 影 响 范 围进 行 了定 量分 析 。指 出在 两 种 算 法 实 现 过 程 中 , r v c算 子 由 于 对 如 何 确 定 判 断  对 Moa e 窗 口的 大小 不 能给 出 可 靠 的依 据 , 之缺 少 对 影 像 的 先 验 知 识 , 法 了解 研 究 区域 角 点 分 布 状 况 。 因 此 , 仅 用  加 无 仅 这 种 方 法很 难 获 得 完 全 准 确 的 角 点特 征 ; 于 S AN 算 子 , 据 分 析 结 果 对 几 何 阈值 加 设 一 个 下 限 d 在 很 大 程  对 US 根 , 度 上 排 除 了孤 立 噪 声 点 的干 扰 ; 运 用 “ 心距 离 法” 即 通 过 判 定 S AN 重 心 与 核 心 点连 线 上 的像 素 点 的边 缘  并 重 , US 初 始 值 的相 近 条 件 , 除 了虚 假 的角 点 , 而 实 现 了对 算 法 的优 化 。 消 从   关 键 词 : 征 提 取 ; 趣 算 子 ; 点检 测 ; 制 局部 非 最 大 ; 值 分 割 特 兴 角 抑 阈   d i1 . 9 9 jis . 0 0 3 7 . 0 0 0 . 0  o: 0 3 6 /.sn 1 0 — 1 7 2 1 . 4 0 6 中图分类号 : TP7  9 文献标识码 : A  文 章 编 号 :0 0 1 0 —3 7 ( 0 0 1 0 0 9 6 1 7 2 1 ) 1 —0 2 —0   Optm i a i n o   id ng Co n r Ex r c i n Al o ih  n I a e i z to   f Bu l i   r e   t a to   g r t m i   m g   Ba e   n Th e ho d S g e t to   sd o   r s l  e m n a in SU N  - ua ①~ . Yiq n FENG   Zho - e 0 ng k ①t  ( I siu e f  S RS & GPS, ii gFo ety Unv riy, ii g 1 0 8   ① n tt t  GI   o Bejn   rsr   i est Bejn  0 0 3; ② Ke   a oa o y f rS liu tr   n   o sr a ino   ii r  f E u a in B ii gF rs y U ie s y, yL b r tr   o  i c l ea d C n e v t  f M ns y o   d c t , e n   o et   n v ri   v u o t o j r t Bejn   0 0 3  ii g 1 0 8 ) Ab t a t Th   t o s o   u l i g c r e   x r c in b s d o   o n  e t r   r   d l   s d i  h  ma e r g s r t n b s d sr c : e me h d   fb i n   o n re t a to   a e   n p i tf a u ea e wi e y u e   t e i g   e it a i   a e   d n o o   h   e t r s mu t s u c  ma e f so   n  h   i  h e - i e so a  d l g Th sp p r b s d o  wo ca sc ag rt ms  n t e f a u e , l — o r ei g  u in a d t e ct t r ed m n i n l i y mo ei . i  a e   a e   n t   ls i l o i n   h , M o a e   n   US rv ca dS AN , a   e t d t e f a i i t   ft e t r u h M a lb W ih c mp rs n o   h   x e i n   e u t , h   a e   h s t s e   h   e sb l y o   h m h o g   t . t   o a io   ft e e p rme t r s ls t e p p r i a h sa a y e   h   d a t g s 1 t t n   n   p l a i t   f t e i e   a ld l c ln n ma i   u p e so ” i  o a e   l o   a   n l z d t e a v n a e

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