基于阈值分割的影像建筑物角点提取算法优化研究
- 出版年：2010
- 作者：孙一权；冯仲科
- 单位1：北京林业大学测绘与3S技术研究中心
- 单位2：北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室
- 出生年：1986
- 学历：硕士研究生
- 语种：中文
- 作者关键词：特征提取；兴趣算子；角点检测；抑制局部非最大；阈值分割
- 起始页：29
- 总页数：6
- 经费资助：北京市自然科学基金资助项目（09D0297）；国家自然科学基金面上项目（30872038）。
- 刊名：遥感信息
- 是否内版：否
- 刊频：双月刊
- 主管单位：国家测绘局
- 主办单位：科技部国家遥感中心；中国测绘科学研究院
- 主编：张继贤
- 地址：北京市海淀区北太平路16号
- 邮编：100039
- 电子信箱：remotesensing@casm.ac.cn
- 网址：http://www.remotesensing.org.cn
- 期：4
- 期刊索取号：P637.06 815-6
- 数据库收录：中国科技核心期刊；中国科技论文统计源期刊；中国科学引文数据库来源期刊
- 核心期刊：中国科技核心期刊
摘要
对Moravec和SUSAN这两种经典的特征提取算法进行了深入研究，以Matlab软件为实验平台，验证了它们的可行性。通过对实验结果的比较，分析了Moravec算子中运用“抑制局部非最大”思想的优势、局限性和适用性；在SUSAN算子中通过考虑提取过程中的误差影响因素，为算法中几何阈值和灰度阈值的确定和模板选择提供了依据，对其影响范围进行了定量分析。指出在两种算法实现过程中，Moravec算子由于对如何确定判断窗口的大小不能给出可靠的依据，加之缺少对影像的先验知识，无法了解研究区域角点分布状况。因此，仅仅用这种方法很难获得完全准确的角点特征；对于SUSAN算子，根据分析结果对几何阈值加设一个下限d，在很大程度上排除了孤立噪声点的干扰；并运用“重心距离法”，即通过判定SUSAN重心与核心点连线上的像素点的边缘初始值的相近条件，消除了虚假的角点，从而实现了对算法的优化。