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基于纹理方向和角点的居民地信息提取

发布时间:2018-01-24 07:00

  本文关键词: 高分辨率遥感图像 居民地信息提取 Harris角点检测 Gabor滤波器 高分一号卫星 出处:《科学技术与工程》2017年31期  论文类型:期刊论文


【摘要】:高分辨率遥感影像中规则建筑聚集街区式居民地纹理方向性明显且含有丰富的角点,为了充分利用该特性,以简化滤波器参数设置,提高居民地提取精度及效率,提出基于纹理方向和角点的高分辨率遥感图像居民地信息提取方法。该方法首先对遥感图像进行特定方向角度的Gabor滤波变换;并将滤波器组输出的不同方向滤波影像进行重构。然后对滤波影像做Harris角点检测;并计算检测结果影像的角点密度似然度。最后将角点密度似然影像进行阈值分割以提取影像上的居民地信息。实验结果表明,该方法对乡村及山区居民地信息提取的Kappa系数分别达到0.954 2和0.894 4,保证了居民地提取的精度。同时,算法中各参数的鲁棒性较好,其中中心频率不需要反复的选取试验,从而提高了居民地信息提取的效率。
[Abstract]:In the high-resolution remote sensing image, the texture direction of the regular building block type residents is obvious and there are abundant corner points. In order to make full use of this characteristic, the filter parameter setting is simplified. Improve the extraction accuracy and efficiency of residents. Based on texture direction and corner, a method of extracting resident earth information from high resolution remote sensing image is proposed. Firstly, the Gabor filter is applied to the remote sensing image with a specific direction angle. The filtered image output from the filter bank is reconstructed in different directions, and then the filtered image is detected by Harris corner. The corner density likelihood degree of the image is calculated. Finally, the corner density likelihood image is segmented by threshold to extract the resident information on the image. The experimental results show that. The Kappa coefficients of this method are 0.954 2 and 0.894 4 for rural and mountainous areas, respectively, which ensure the accuracy of the extraction. The algorithm has good robustness of the parameters, and the center frequency does not need to be selected repeatedly, thus improving the efficiency of the extraction of residential information.
【作者单位】: 河北工业大学电子信息工程学院;河北工业大学微电子研究所;
【基金】:国家科技重大专项课题(2009ZX02308-004) 河北省高等学校科学研究项目(Z2014088)资助
【分类号】:TP751
【正文快照】: (2009ZX02308-004)和河北省高等学校科学研究项目(Z2014088)资助引用格式:潘旭冉,杨帆,杨宜菩,等.基于纹理方向和角点的居民地信息提取[J].科学技术与工程,2017,17(31):120—127Pan Xuran,Yang Fan,Yang Yipu,et al.Information extraction of resi-dential area based on tex

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本文编号:1459449

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