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基于超像素的高分辨率影像建筑物提取
基于超像素的高分辨率影像建筑物提取
摘要：近年来，随着遥感技术的发展和高分辨率影像的应用日益广泛，建筑物的提取成为遥感图像处理领域的重要问题之一。传统的建筑物提取方法往往存在着诸多限制，如计算复杂度高、边界模糊等。本文提出了一种基于超像素的高分辨率影像建筑物提取方法，通过利用超像素分割和纹理特征提取等技术，有效地克服了传统方法的局限性，实现了高质量的建筑物提取。
1.引言
建筑物提取在很多遥感应用领域中都具有重要的意义，如城市规划、地理信息系统和环境监测等。传统的建筑物提取方法主要是利用像素级别的分割算法，但在高分辨率影像中，建筑物的边界往往不清晰，使得像素级别的分割方法效果不佳。因此，本文提出了一种基于超像素的建筑物提取方法，以解决这个问题。
2.相关工作
近年来，超像素分割技术在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。超像素分割可以将图像的像素划分成不同的区域，从而提取出更加准确的边界信息。本文基于超像素分割技术，结合纹理特征提取方法，实现了高质量的建筑物提取。
3.方法
本文提出的方法包括以下几个步骤：
（1）超像素分割：首先，将高分辨率影像进行超像素分割，得到一组具有相似特征的超像素。
（2）纹理特征提取：对每个超像素进行纹理特征提取，如灰度共生矩阵和Gabor滤波器等。通过提取纹理特征，可以更好地表征建筑物的空间信息。
（3）建筑物提取：利用支持向量机等机器学习方法，对提取出的纹理特征进行训练和分类，将建筑物与其他背景区域进行区分，从而实现建筑物的提取。
（4）后处理：通过去除与建筑物形状不符合的异常区域和边界模糊的区域，进一步提高建筑物提取的精度。
4.实验与结果
本文在高分辨率影像数据集上进行了一系列实验，并与传统的建筑物提取方法进行了比较。实验结果表明，基于超像素的建筑物提取方法在边界清晰度和建筑物提取的准确性方面优于传统方法。同时，本文方法具有较低的计算复杂度，在实际应用中具有较高的可操作性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于超像素的高分辨率影像建筑物提取方法，通过利用超像素分割和纹理特征提取等技术，克服了传统方法的局限性。实验结果表明，该方法具有较高的建筑物提取的准确性和精度。未来的工作可以进一步优化算法，提高建筑物提取的效果，并应用到更多的遥感应用场景中。
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