【摘 要】
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传统的居民地检测方法通常基于单幅遥感影像,并需要大量人工标注的数据样本支持,自动化程度低.针对这一问题,提出一种无监督的基于多幅高分辨率遥感影像的居民地协同检测算法.首先对输入影像集中的各个影像进行独立处理:利用改进的Harris算子检测影像中的角点,然后根据影像中的角点分布提取其中的候选居民地区域.在得到各个影像中的候选居民地区域后,把它们合并起来得到一个候选居民地区域集合,然后对它们进行纹理特
【机 构】
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中南大学地球科学与信息物理学院,湖南省,长沙市,410083
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传统的居民地检测方法通常基于单幅遥感影像,并需要大量人工标注的数据样本支持,自动化程度低.针对这一问题,提出一种无监督的基于多幅高分辨率遥感影像的居民地协同检测算法.首先对输入影像集中的各个影像进行独立处理:利用改进的Harris算子检测影像中的角点,然后根据影像中的角点分布提取其中的候选居民地区域.在得到各个影像中的候选居民地区域后,把它们合并起来得到一个候选居民地区域集合,然后对它们进行纹理特征建模,最后利用谱聚类和图割(Graph Cut)算法从中筛选出真正的居民地区域.实验结果表明:该方法可以快速、可靠地同时从多幅影像中检测到居民地区域,具有较高的实际应用价值.
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