提出一種基于全連接條件隨機場高分辨率遙感影像面狀地物交互式提取方法。通過人工交互標記估計前景模型,結(jié)合光譜與紋理特征,在利用簡單線性迭代聚類算法對輸入影像進行過分割的基礎上,通過基于區(qū)域的最大相似融合對前景區(qū)域進行擴充,建立全連接條件隨機場描述影像的全局信息。以均值場估計為基礎,利用高維高斯濾波方法實現(xiàn)模型推斷,進而獲取面狀地物輪廓。通過對高分遙感影像上水域、林地、梯田等面狀地物的實驗提取,證明了該方法的有效性。

【文章來源】： 武漢大學學報(信息科學版). 2020,45(10)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 研究方法
    1.1 前景樣本獲取
        1.1.1 影像過分割
        1.1.2 基于區(qū)域的最大相似融合
    1.2 特征提取
    1.3 模型建立與求解
        1.3.1 一元項估計
        1.3.2 二元項估計
    1.4 邊界優(yōu)化
2 實驗與分析
    2.1 實驗數(shù)據(jù)
    2.2 實驗分析
        2.2.1 定性分析
        2.2.2 定量分析
3 結(jié)語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]利用詞袋模型檢測建筑物頂面損毀區(qū)域 [J]. 涂繼輝,眭海剛,馮文卿,孫開敏.  武漢大學學報(信息科學版). 2018(05)
[2]交互式遙感影像分割算法研究 [J]. 田力,張曉盼,袁艷斌.  武漢大學學報(信息科學版). 2014(04)
[3]利用規(guī)則進行高分辨率遙感影像地物提取 [J]. 閆利,趙展,聶倩,姚堯.  武漢大學學報(信息科學版). 2012(06)

博士論文
[1]面向圖像標記的條件隨機場模型研究[D]. 徐麗.長安大學 2013

碩士論文
[1]基于多尺度分割的高分遙感影像主要地物信息提取技術(shù)研究[D]. 邵鵬.吉林大學 2015
[2]基于層次條件隨機場的圖像對象分割[D]. 文順.寧波大學 2014



本文編號：3483519