基于纹理方向和角点的居民地信息提取

高分辨率遥感影像中规则建筑聚集街区式居民地纹理方向性明显且含有丰富的角点,为了充分利用该特性,以简化滤波器参数设置,提高居民地提取精度及效率,提出基于纹理方向和角点的高分辨率遥感图像居民地信息提取方法。该方法首先对遥感图像进行特定方向角度的Gabor滤波变换;并将滤波器组输出的不同方向滤波影像进行重构。然后对滤波影像做Harris角点检测;并计算检测结果影像的角点密度似然度。最后将角点密度似然影像进行阈值分割以提取影像上的居民地信息。实验结果表明,该方法对乡村及山区居民地信息提取的Kappa系数分别达到0.954 2和0.894 4,保证了居民地提取的精度。同时,算法中各参数的鲁棒性较好,其中中心频率不需要反复的选取试验,从而提高了居民地信息提取的效率。     

基于空频域纹理特征的高分辨率遥感图像居民地提取

为了解决高分辨率遥感图像中居民地信息因光谱和结构复杂度高造成的提取精度低,速度慢等问题。提出一种基于空频域纹理特征的高分辨率遥感图像居民地提取算法,该算法首先对高分辨率居民地图像分别进行特定方向Gabor滤波和分形维数的计算,然后依据得到的空频域纹理图像的局部纹理灰度特征对居民地信息进行提取,最后对提取初步结果进行形态学优化得到最终的提取结果。实验结果表明,该算法对乡村地区和山区居民地信息提取的总体精度达到97%以上,与传统的分形维数方法和Gabor滤波方法相比,误提率降低了45%以上。实现了全自动、有效的提取平原、山区两种地貌的居民地信息。