本文選題：數(shù)字表面模型 + 建筑物分割��； 參考：《華南理工大學學報(自然科學版)》2017年03期

【摘要】：基于數(shù)字表面模型(DSM)的建筑物分割是遙感三維城市建模的關鍵技術(shù)之一.為解決DSM分割中因地形起伏和邊界處干擾物等引起的建筑物分割精度低的問題,文中提出一種層次化的建筑物分割方法 LS-ORTSEG.該方法首先利用水平集方法初步提取各個潛在的建筑物區(qū)域,對各潛在區(qū)域進行適當擴展,進而針對擴展區(qū)域利用一種基于多重隨機紋理模型的分割方法進行精細分割,進一步優(yōu)化建筑物局部邊界分割結(jié)果.實驗表明,文中方法能夠有效提高建筑物分割精度.
[Abstract]:Building segmentation based on digital surface model (DSM) is one of the key technologies in remote sensing 3D urban modeling. In order to solve the problem of low precision of building segmentation caused by terrain fluctuation and boundary disturbance in DSM segmentation, a hierarchical building segmentation method, LS-ORTSEG, is proposed in this paper. Firstly, the level set method is used to extract each potential building area, and the potential area is expanded appropriately. Then, a segmentation method based on multiple random texture model is used to segment the extended region. The local boundary segmentation results are further optimized. Experimental results show that the proposed method can effectively improve the building segmentation accuracy.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學信息與通信工程學院;
【基金】：國家自然科學基金青年科學基金資助項目(61601135) 黑龍江省自然科學基金重點資助項目(ZD201216)~~
【分類號】：TP751

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本文編號：2059227