基于不变矩的高分辨率遥感图像建筑物提取方法

被引：4

作者：

高薇 ^{[1
,2
]}

王珂 ^{[2
]}

原发杰 ^{[1
,2
]}

余涛 ^{[2
]}

李玉霞 ^{[1
]}

高斌 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 电子科技大学自动化工程学院

[2] 中国科学院遥感与数字地球研究所

来源：

计算机应用研究 | 2014年 / 31卷 / 02期

关键词：

高分辨率遥感图像; 边缘检测; 不变矩; 特征提取;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

081002 ;

摘要：

为了有效地对图像进行特征提取,利用不变矩算法对IKONOS和WorldView两种高分辨率遥感图像的城市建筑物地区进行提取。首先将图像数据经过Canny边缘检测和标记分水岭分割,然后在此基础上分别利用胡氏不变矩和仿射不变矩对图像进行特征提取;最后通过实验结果的评价可以证明在建筑物的特征提取上,仿射不变矩比胡氏不变矩的提取效果更加显著,进而也证明了利用不变矩算法对高分辨率遥感图像建筑物特征提取这一方法是可行且有效的。

引用

页码：622 / 624

页数：3

共 12 条

[1] 图像边缘检测经典算法研究综述 [J].

管宏蕊 ;

丁辉 .

首都师范大学学报(自然科学版), 2009, (S1) :66-69

[2]

Classification and feature extraction for remote sensing images from urban areas based on morphological transformations. Benediktsson, Jon Atli,Pesaresi, Martino,Arnason, Kolbeinn. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 2003

[3]

Classification and extraction of spatial features in urban areas using high-resolution multispectral imagery. Huang, Xin,Zhang, Liangpei,Li, Pingxiang. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters . 2007

[4] 基于形状的高分辨率遥感图像特征提取方法 [J].

刘慧婵 ;

何国金 .

计算机工程与应用 , 2007, (19) :26-29+63

[5]

面向对象的高分辨率遥感影像建筑物特征提取方法研究[D]. 张明媚.太原理工大学 2012

[6]

Image-Based Traffic Monitoring With Shadow Suppression. Kai-Tai Song,Jen-Chao Tai. Proceedings of Tricomm . 2007

[7]

Texture Analysis for ShadowRemoving in Video Surveillance System. Alessandro Leone,Cosimo Distante,Nicola Ancona. 2004IEEE International Conference onSystems,Man and Cybernetics . 2004

[8] 引入影像重构的边缘检测算子性能评估方法 [J].

杨朝辉 ;

陈鹰 .

武汉大学学报(信息科学版), 2013, (04) :445-449

[9] 空间关系辅助的面向对象建筑物提取 [J].

周军其 ;

李志娟 .

应用科学学报, 2012, 30 (05) :511-516

[10] 一种基于不变矩和BP网络的目标识别方法 [J].

孙红辉 ;

王红霞 ;

田涛 .

微电子学与计算机, 2011, 28 (03) :63-65+69

← 1 2 →