【摘 要】
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针对传统轮廓提取方法对建筑物立面图像处理存在的处理耗时问题，提出一种结合视觉显著模型与水平集算法的建筑物立面轮廓提取算法。首先，通过视觉显著特征与超像素分块信息滤除
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61373112);陕西省自然科学基金资助项目(2016JM6078);陕西省教育厅专项科研基金资助项目(16JK1458)
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针对传统轮廓提取方法对建筑物立面图像处理存在的处理耗时问题，提出一种结合视觉显著模型与水平集算法的建筑物立面轮廓提取算法。首先，通过视觉显著特征与超像素分块信息滤除大量无关背景；其次，对所得的显著分块，以超像素分块为单位，据建筑物的纹理特征进行筛选；最后，利用水平集算法对所得初始建筑物区域进行演化，得到最终轮廓。实验结果表明，较传统轮廓提取方法，在处理效果相当的情况下本算法处理速度得到有效提升。
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