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公开(公告)号：CN110276270A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910462272.6
申请日：2019-05-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了遥感图像处理技术领域的一种高分辨率遥感影像建筑区提取方法，旨在解决现有技术中高分影像由于“同物异谱”和“异物同谱”现象严重，地物类型多样，场景结构复杂，导致建筑区自动提取效果不理想的技术问题。所述方法包括如下步骤：根据高分辨率遥感影像，获取边界重叠的图像块；利用格式塔知觉组织规则度量图像块视觉显著性，构建基于块的建筑区显著图；对建筑区显著图进行阈值分割，获取建筑区二值图，精化处理建筑区二值图以获取建筑区提取结果。
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公开(公告)号：CN108694720A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810377778.2
申请日：2018-04-25
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06T7/136 , G06T5/50 , G06T7/11 , G06T2207/10032 , G06T2207/20064
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度纹理空间聚类的高分影像建筑区提取方法，包括：对输入影像进行多尺度小波分解，获得低频近似系数图像和多方向的高频细节系数图像；在每个分解层，对所述的多方向的高频细节系数图像进行特征集成，获得纹理强度图像；进行空间自相关统计分析，得到各层纹理强度的空间分布模式图像；跨尺度的特征融合；空间聚类探测，并通过阈值分割获得建筑区域。本发明方法充分考虑了高分影像中的建筑区纹理特征具有多尺度和空间聚集分布的特点，通过本发明所提供的方法不仅可以有效实现高分影像建筑区的自动提取，而且提取的建筑区能够保持完整的轮廓边界，便于进一步的矢量化处理和应用。
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公开(公告)号：CN110276270B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910462272.6
申请日：2019-05-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了遥感图像处理技术领域的一种高分辨率遥感影像建筑区提取方法，旨在解决现有技术中高分影像由于“同物异谱”和“异物同谱”现象严重，地物类型多样，场景结构复杂，导致建筑区自动提取效果不理想的技术问题。所述方法包括如下步骤：根据高分辨率遥感影像，获取边界重叠的图像块；利用格式塔知觉组织规则度量图像块视觉显著性，构建基于块的建筑区显著图；对建筑区显著图进行阈值分割，获取建筑区二值图，精化处理建筑区二值图以获取建筑区提取结果。
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