【摘 要】
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传统C-V模型只利用了图像的灰度信息,分割精度不高。本文凭借水平集理论在拓扑结构优化及形状建模方面的优势,以普遍类型的规则建筑物为例,研究如何将人的先验知识融合至水平
【机 构】
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国核电力规划设计研究院; 北京铁科首钢轨道技术股份有限公司;
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传统C-V模型只利用了图像的灰度信息,分割精度不高。本文凭借水平集理论在拓扑结构优化及形状建模方面的优势,以普遍类型的规则建筑物为例,研究如何将人的先验知识融合至水平集框架中,并提出先验形状约束的建筑物目标分割模型,以改善高分辨率遥感影像中建筑物受干扰情况下分割的完整性及准确性。试验证明,该模型分割结果较C-V模型有很大提高,基本能保持与eCognition多尺度分割相近的精度。
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