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基于GMRF-SVM的高分辨率遥感影像目标区域划分方法 被引量:7
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作者 明冬萍 骆剑承 沈占锋 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2009年第2期33-37,共5页
高分辨率遥感影像数据量大、细节丰富并呈现出一定的尺度依赖性,单一尺度遥感影像分割难以同时兼顾影像的宏观和微观特征,这成为制约遥感信息自动化提取技术发展的瓶颈之一。对此本文提出了基于特征的多尺度高分辨率遥感信息提取技术框... 高分辨率遥感影像数据量大、细节丰富并呈现出一定的尺度依赖性,单一尺度遥感影像分割难以同时兼顾影像的宏观和微观特征,这成为制约遥感信息自动化提取技术发展的瓶颈之一。对此本文提出了基于特征的多尺度高分辨率遥感信息提取技术框架,并分析了其对于大尺度海量数据信息提取与目标识别工作具有的理论及实践意义。根据影像光谱或纹理等特征,提出采用GMRF-SVM方法在大尺度上进行分类的目标区域划分方法。从大尺度信息提取的角度来看,该方法综合了GMRF纹理分类和SVM少量样本模式识别的优势,便于先验知识的融合,无论从花费时间还是分类处理效果上,都远远优于直接采用GMRF进行分割所取得的效果,对于后面的信息提取和目标识别来说更具有实际意义。 展开更多
关键词 高分辨率遥感 信息提取 目标识别 多尺度 区域划分 GMRF—SVM
原文传递
基于特征学习的建筑物自动识别算法研究 被引量:1
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作者 张前进 郭雷 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期199-202,共4页
针对单幅航拍灰度图像的建筑物自动识别问题,给出了一种基于类特征学习的算法结构。利用建筑物顶部的高亮度特性,采用基于灰度的OTSU方法实现图像的粗略分割;然后采用二阶高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型描述已分割图像,得到目标/背景类的... 针对单幅航拍灰度图像的建筑物自动识别问题,给出了一种基于类特征学习的算法结构。利用建筑物顶部的高亮度特性,采用基于灰度的OTSU方法实现图像的粗略分割;然后采用二阶高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型描述已分割图像,得到目标/背景类的6维特征向量;以此特征向量及粗分割的类标记为训练集,训练支持向量机(SVMs)分类器学习两类特征,再用训练过的分类器重新分割图像;最后采用基于先验知识的规则对分割区域进行建筑物/非建筑物判定;理论分析和实验结果表明了算法的有效性。 展开更多
关键词 建筑物检测 SVM分类器 GMRF模型 先验知识
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