基于纹理特征融合与核模糊聚类的道路提取

基于纹理特征融合与核模糊聚类的道路提取

论文摘要

根据高分辨率遥感影像中道路方向上的纹理一致性,提出了一种基于纹理特征融合与核模糊C均值聚类的高分辨率遥感影像道路提取新算法。该算法改进了角度纹理特征的计算方式,首先与Gabor纹理特征进行融合;再利用结合空间信息的核模糊C均值聚类算法对融合特征进行聚类,从而提取高分辨率遥感影像中的道路。实验结果表明,该算法可较高精度地从高分辨率遥感影像中提取具有一定纹理的道路。

论文目录

  • 1 特征提取原理与融合
  •   1.1 角度纹理特征的可行性分析与改进
  •   1.2 Gabor纹理特征的提取
  •   1.3 特征值的融合
  • 2 基于空间KFCM算法的道路提取
  •   2.1 结合空间信息的KFCM算法
  •   2.2 空间KFCM算法的计算过程与道路提取
  • 3 实验结果与精度评定
  •   3.1 算法对比分析
  •   3.2 复杂道路与城区道路提取
  •   3.3 精度评定
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 徐翰文,艾波,史绍雨

    关键词: 道路提取,纹理特征融合,模糊聚类,核函数,空间信息

    来源: 地理空间信息 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 自然地理学和测绘学,工业通用技术及设备,自动化技术

    单位: 山东科技大学

    基金: 国家重点研发计划资助项目(2017YFC1405006),山东省高等学校科技计划资助项目(J15LH01)

    分类号: TP751;P237

    页码: 92-95+99+12

    总页数: 6

    文件大小: 3066K

    下载量: 169

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