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基于MNF变换的高分辨遥感影像建筑物提取方法
基于MNF变换的高分辨遥感影像建筑物提取方法
摘要：高分辨率遥感影像中的建筑物提取一直是遥感图像处理领域的重要研究方向。本文提出了一种基于MNF变换的高分辨遥感影像建筑物提取方法。首先，对高分辨率遥感影像进行预处理，包括影像增强、边缘检测和多尺度分割。然后，利用MNF变换对预处理后的遥感影像进行降维，获得最相关和最不相关的主成分。接下来，通过对MNF变换后的主成分进行全局阈值分割和形态学处理，提取建筑物区域。最后，利用形态学操作和区域合并算法对提取的建筑物区域进行精细化处理，得到最终的建筑物提取结果。实验结果表明，本方法在高分辨遥感影像建筑物提取方面具有较好的性能和效果。
关键词：MNF变换；高分辨率遥感影像；建筑物提取；降维；形态学处理
1.引言
高分辨率遥感影像在城市规划、环境监测、资源调查等方面具有广泛的应用价值。其中，建筑物作为城市景观中重要的组成部分，其准确提取对于城市管理和规划具有重要意义。然而，由于遥感影像的复杂性和高分辨率，建筑物的提取仍然存在一定的挑战。
2.相关工作
现有的建筑物提取方法主要包括基于特征提取的方法、基于目标检测的方法和基于分割的方法。但是，这些方法在处理高分辨率遥感影像时存在一定的问题，例如边缘定位不准确、分割效果不理想等。
3.方法概述
本文提出的建筑物提取方法基于MNF变换。MNF变换是一种主成分分析的方法，可以将高维数据降维到最相关和最不相关的主成分上。因此，通过MNF变换可以提取遥感影像中的建筑物信息。
3.1预处理
在进行MNF变换之前，需要对高分辨率遥感影像进行预处理。首先，对影像进行增强，增强影像的对比度和细节信息。其次，利用边缘检测算法提取影像中的边缘信息。最后，采用多尺度分割方法对预处理后的影像进行分割，获取建筑物的大致位置。
3.2MNF变换
MNF变换是一种数据降维的方法，可以将高维数据投影到最相关和最不相关的主成分上。通过MNF变换，可以降低数据维度，减少数据冗余，提取有用的信息。
3.3建筑物提取
在MNF变换后的主成分图像中，建筑物通常呈现明显的亮度或颜色特征。因此，可以通过对主成分图像进行全局阈值分割来提取建筑物区域。然后，利用形态学处理方法对提取的建筑物区域进行形态学操作，填充空洞、去除小的噪点等。最后，采用区域合并算法对提取的建筑物区域进行精细化处理，得到最终的建筑物提取结果。
4.实验结果
本文采用了xxxxxx数据集对提出的方法进行了实验。实验结果表明，与其他方法相比，本文方法在高分辨遥感影像建筑物提取方面具有较好的性能和效果。提取的建筑物区域与真实标注结果的重叠度较高，边界定位精度较高。
5.结论
本文提出了一种基于MNF变换的高分辨遥感影像建筑物提取方法。实验结果表明，该方法在建筑物提取方面具有较好的性能和效果。然而，仍然存在一些问题需要进一步研究和改进，例如对于复杂场景的建筑物提取、建筑物边界的精细化处理等。
参考文献：
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[2]XXX,XXX,XXX.基于MNF变换的遥感影像建筑物提取[J].测绘学报,2020,XX(X):XX-XX.
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