【摘 要】
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针对现有方法影像要素提取精准度不高,易丢失细节信息,不能有效提供全面水体信息的问题,提出水体污染时空分布影像要素深度提取方法。借助ArcGIS水文分析模块生成水系图,建立逐步迭代提取流程,利用主成分变换方法对影像块实行最小化重构,提取影像的主要特征。通过NSCT变换对原始图像进行采样分解,使用卷积计算方式构建自适应池化模型,提取污染水体的纹理特征。基于数学形态学细化水体图像的主要特征与纹理特征结构
【机 构】
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江苏理工学院计算机工程学院,东南大学电气工程学院
【基金项目】
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江苏省博士后科研资助计划(2019K041)。
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针对现有方法影像要素提取精准度不高,易丢失细节信息,不能有效提供全面水体信息的问题,提出水体污染时空分布影像要素深度提取方法。借助ArcGIS水文分析模块生成水系图,建立逐步迭代提取流程,利用主成分变换方法对影像块实行最小化重构,提取影像的主要特征。通过NSCT变换对原始图像进行采样分解,使用卷积计算方式构建自适应池化模型,提取污染水体的纹理特征。基于数学形态学细化水体图像的主要特征与纹理特征结构,构建反演函数进行大气校正,从而完成水污染遥感影像的深度提取。实验结果证明,所提方法提取的遥感影像具有较
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