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为提高影像匹配的稳健性,引入基于SIFT特征匹配的贝叶斯抽样一致性算法(Bayes sample consensus,BAYSAC),提出基于随机概率U(0,1)、基于像点到像片中心距离比值和基于影像重叠度的3种正确点先验概率估计方法,并根据相似性原理简化了贝叶斯公式,用于更新正确点概率。以SIFT算法为基础,结合贝叶斯抽样一致性算法,对不同的正确点概率估计方法进行了试验。试验结果表明,改进后的算法减少了迭代次数,从而减少了计算时间。同时,它能剔除更多的误匹配,并保留更多的正确匹配,从而提高匹配正确率。 相似文献
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面向对象分类特征优化选取方法及其应用 总被引:3,自引:1,他引:2
与传统基于像元的分类方法比较,面向对象的分类方法可利用的地物信息更加丰富,然而如何从众多信息中筛选出能够有效提取不同地物的分类特征,从而提高分类效率与精度,是使用面向对象方法分类时急需解决的问题。SEaTH算法(分离阈值法)是一种有效的自动选取分类特征并计算阈值的方法,但其只考虑了类间距离,容易存在信息的冗余,从而对分类精度造成一定影响。本文在SEaTH算法的基础上,综合考虑了特征间的相关性、类间距离以及类内距离,对SEaTH算法进行了优化,并将改进前后的两种方法运用到广东省肇庆市TM影像及环境一号卫星影像土地覆盖分类中进行对比分析。实验结果表明,改进后的方法筛选出的特征在提取地物上更为有效,尤其使耕地的分类精度提高了12.26%,使分类总体精度由80%提高到了85.26%。改进后的方法对不易获取多时相影像的地区的土地覆盖分类具有重要意义。 相似文献
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运用GVF Snake算法提取水域的不规则边界 总被引:1,自引:1,他引:0
GVF Snake是一种改进型主动轮廓提取算法。本文在详细介绍GVF Snake原理的基础上,重点对GVF Snake的内、外部约束力在边界提取中的作用以及初始边界对提取结果的影响进行了实验研究,提出了初始边界和内部约束力权值的合理设置方法,设计并实现了交互式GVF Snake算法,并用于提取遥感影像上水域的不规则边界。该算法采用种子点区域生长法自动给出水域的初始边界,采用人机交互法设置内部约束力权值,然后运用GVF Snake算法搜索水域的实际边界。实验表明:对于形状极不规则的水域,交互式GVF Snake算法也能方便、快速、准确地获取其边界。 相似文献
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