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一种基于中性集和均值漂移的彩色遥感图像非监督建筑物提取方法

         

摘要

建筑物的纹理和光谱信息的多样性一直是自动化识别的瓶颈.针对此问题,提出了一种彩色遥感图像建筑物提取方法,该算法结合中性集和均值漂移,对转换到中性集空间的影像进行均值漂移分割,生成以影像中主要地物类型为核心的光谱类别图像,提取建筑物.通过中性集空间的增强及分割,克服了传统均值漂移分割稳定性低、光谱不连续及信息混杂的缺陷,避免了地物识别前提取连通区等操作.实验证明,提出的算法可以简捷、完整、准确、稳定地提取建筑物,满足高分辨率遥感影像建筑物的提取要求.

著录项

  • 来源
    《光谱学与光谱分析》 |2013年第4期|1071-1075|共5页
  • 作者单位

    中国科学院遥感与数字地球研究所,遥感科学国家重点实验室,北京 100101;

    中国科学院大学,北京100049;

    中国科学院遥感与数字地球研究所,遥感科学国家重点实验室,北京 100101;

    中国科学院遥感与数字地球研究所,遥感科学国家重点实验室,北京 100101;

    北京航空航天大学,北京100191;

    中国科学院遥感与数字地球研究所,数字地球重点实验室,北京 100094;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 文字信息处理;
  • 关键词

    均值漂移; 中性集; 图像分割; 建筑物提取;

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