【摘 要】
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现有的居民地检测方法大多是基于影像的纹理、光谱、形状等特征。当影像出现尺度、光照等条件变化时,将导致这些特征出现变化,造成算法的稳健性下降,而局部不变特征(如角点)
【机 构】
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中南大学地球科学与信息物理学院; 香港理工大学土地测量与地理资讯学系;
【基金项目】
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国家973计划(2012CB719903);国家自然科学基金(41301453)
论文部分内容阅读
现有的居民地检测方法大多是基于影像的纹理、光谱、形状等特征。当影像出现尺度、光照等条件变化时,将导致这些特征出现变化,造成算法的稳健性下降,而局部不变特征(如角点)却不易受到这些因素的影响。为此,提出一种基于角点特征的高分辨率遥感影像居民地检测方法。该方法首先在Harris算子提出角点的基础上,加入两个约束准则检测居民地的角点,然后根据影像中角点的分布情况,自适应地构建似然函数来度量影像中每一个像素属于居民地的概率,最后采用二值分割方法提取影像中的居民地。试验结果表明。本文方法可以快速、可靠地检测到影像中的居民地区域,具有较高的实际应用价值。
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