發(fā)布時間：2018-01-24 07:00

  本文關鍵詞： 高分辨率遙感圖像 居民地信息提取 Harris角點檢測 Gabor濾波器 高分一號衛(wèi)星　出處：《科學技術與工程》2017年31期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：高分辨率遙感影像中規(guī)則建筑聚集街區(qū)式居民地紋理方向性明顯且含有豐富的角點,為了充分利用該特性,以簡化濾波器參數(shù)設置,提高居民地提取精度及效率,提出基于紋理方向和角點的高分辨率遙感圖像居民地信息提取方法。該方法首先對遙感圖像進行特定方向角度的Gabor濾波變換;并將濾波器組輸出的不同方向濾波影像進行重構。然后對濾波影像做Harris角點檢測;并計算檢測結果影像的角點密度似然度。最后將角點密度似然影像進行閾值分割以提取影像上的居民地信息。實驗結果表明,該方法對鄉(xiāng)村及山區(qū)居民地信息提取的Kappa系數(shù)分別達到0.954 2和0.894 4,保證了居民地提取的精度。同時,算法中各參數(shù)的魯棒性較好,其中中心頻率不需要反復的選取試驗,從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.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學電子信息工程學院;河北工業(yè)大學微電子研究所;
【基金】：國家科技重大專項課題(2009ZX02308-004) 河北省高等學校科學研究項目(Z2014088)資助
【分類號】：TP751
【正文快照】： (2009ZX02308-004)和河北省高等學�？茖W研究項目(Z2014088)資助引用格式:潘旭冉,楊帆,楊宜菩,等.基于紋理方向和角點的居民地信息提取[J].科學技術與工程,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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本文編號：1459449