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基于灰度形态学的高分辨率遥感影像预处理 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了一种从高分辨率遥感影像中提取线性目标时影像预处理的方法。该方法基于灰度形态学的Top-Hat运算和灰度膨胀运算,用Top-Hat算子除去影像的噪声,再利用灰度膨胀增强影像目标和背景之间的对比度,使目标更易于识别。经过处理的遥感影像,能够更有效地提取影像的目标。 相似文献
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基于灰度形态学的高分辨率遥感图像边缘检测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种用于高分辨率遥感图像边缘检测的灰度形态学方法,该算法在数学形态学的基础上,针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素,利用灰度形态变换原理的膨胀、腐蚀、开启和闭合等算法进行边缘提取。实验表明,与经典的边缘检测算子相比,该算法保持图像的细节特征,较好地解决边缘检测精度与抗噪声性能的协调问题,具有很好的边缘提取能力。本文给出了用Matlab6.5实现的具体代码。 相似文献
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高分辨率遥感影像建筑物提取是摄影测量与遥感领域的一个热门研究主题。本文综合利用影像分割、基于图的数学形态学top-hat重建技术,提出了面向对象的形态学建筑物指数OBMBI,并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取。首先,建立像素-对象-图节点的双向映射关系;然后,基于图的白top-hat重建和上述映射关系来构建OBMBI图像;接着,对该OBMBI图像二值化、矢量化以获取建筑物多边形;最后,对结果进行后处理优化。使用一景航空、一景卫星全色影像对本文方法和PanTex方法进行性能测试。试验表明,本文方法的建筑物提取精度显著的优于PanTex方法。其中,本文方法平均比PanTex方法的正确率高9.49%、完整率高11.26%、质量高14.11%。 相似文献
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韩阳 《测绘与空间地理信息》2022,(10):176-179+183
在遥感技术不断发展、空间分辨率不断提升的大背景下,对遥感影像进行特征提取并进行分类成为遥感的重要课题。本文采用数学形态学技术进行特征提取,得到了形态特征、扩展形态特征、属性特征、扩展属性特征这4种形态学特征类。利用形态学特征和BP神经网络,改变采用的形态学特征,形态学特征提取中使用的参数以及BP神经网络的隐藏层数和隐藏层神经元数分别进行监督分类,计算各自的OA以及Kappa系数,比较其大小。分类结果精度评价表明扩展形态特征分类效果和扩展形态特征分类效果较好,适用于对遥感影像分类;而隐藏层神经元的数目和隐藏层的层数对分类结果没有显著影响。 相似文献
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针对遥感影像的特点,提出了一种基于多结构元素形态学的滤波算法。运用此算法和传统的中值滤波算法以及均值算法一并对遥感影像进行了处理,并且使用多种指标对处理的结果进行了比较。结果表明,该算法能够很好地滤除遥感图像中的噪声点,改进了对遥感图像的细节目标的保护。 相似文献
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介绍了单张高空间分辨率的航空遥感数据在没有其他专题图辅助的情况下进行面向对象的信息提取的方法。以山西省平顺县为研究区,ADS40彩色航空影像为数据源,对不同的地物采取不同尺度的多尺度分割,形成具有"同质性"的对象,然后分别采取不同的信息提取策略,得到研究区信息分类成果,且有效避免了"同谱异物"、"同物异谱"及"椒盐现象",对高分辨率遥感影像信息提取技术研究具有一定的实践指导意义。 相似文献
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以景观生态学理论为研究基础,以高分辨率遥感影像等为数据源、利用RS和GIS技术,将梅州城市规划区的土地利用类型分为耕地、林地、草地、城镇用地及公路用地、湖泊水面、河流水面、裸地、滩涂等9类,并从景观的基本构成、景观水平的破碎化与多样性、不同景观斑块的空间格局特征等进行了研究分析;并提出对研究区合理规划土地开发利用的建议... 相似文献
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从灾后遥感图像中快速准确地识别救灾帐篷有利于灾后救援工作的高效开展.本文结合实际应用需求,在前人研究的基础上,提出了一种结合数学形态学与多角度模板匹配的高分辨率遥感图像救灾帐篷识别方法.首先从遥感图像中选择帐篷模板并从中提取形状特征与光谱特征;然后将各波段灰度图像二值化并进行数学形态学运算,参考帐篷的形状特征提取出候选目标;最后根据帐篷的光谱特征,将候选目标与帐篷模板进行多角度匹配,剔除匹配度较低的伪目标,完成救灾帐篷识别.试验结果表明,本方法的识别精度达90%以上,具有较高的应用价值. 相似文献
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目前,影像变化检测研究主要针对多波段低空间分辨率影像,而多波段高空间分辨率影像的变化检测研究则相对较少。本文以时相为2015年和2016年的资源三号卫星影像为研究对象,采用差值主成分分析方法提取研究区的变化图斑。实验证明,该方法在多波段高分辨率卫星影像变化检测中有效,对影像变化检测的研究和应用具有重要的参考价值。 相似文献
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高分辨率遥感影像道路信息提取方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着遥感技术的发展以及各种先进遥感传感器的出现,高分辨率遥感技术不断应用于实际,根据光谱特征分类的图像存在道路与居民地的混淆,受交通工具和行道树等影响容易产生道路中的空洞和毛刺等。以芜湖地区IKONOS影像为例,利用ERDAS、Matlab软件可以很好地解决道路与居民地混淆的问题,以及利用数学形态学的相关算法和形状指数... 相似文献
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遥感影像道路提取一直是遥感应用的重点研究方向之一.传统的基于像素级的道路提取方法侧重于考虑影像的像素信息,并没有考虑到地物目标之间的空间依赖性.本文针对高分辨率遥感影像,提出了一种新的面向对象的道路提取方法,其基本思想是利用道路的多尺度特性,将不同尺度的道路提取结果进行集成,得到最终的道路提取结果.方法的主要过程是首先建立不同的图像尺度层,根据道路对象内部的同质性和道路与背景间的异质性给出道路提取的最优尺度层;其次,在道路的最优尺度上提取道路的主干道;最后依次在各小尺度层上通过道路生长的方法实现道路的完整提取.试验结果表明本文所提方法能明显提高道路的提取精度. 相似文献