基于词袋模型的高分辨率影像中建筑物提取方法研究

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1、论文题目：基于词袋模型的高分辨率影像中建筑物提取方法研究专业：地图学与地理信息系统硕±生：张峰偉名）指导教师：张春森（签名）摘要地理国情是通过地理空间属性将自然环境与资源、科技教育状况、经济发展状况、国际环境等在内的各类国情进行关联与分析，从而揭示经济社会发展的时空演变和内在一关系的综合国情，而这些基础信息的获取离不开遥感影像数据的支撑。随着高分号卫星与髙分二号卫星的成功发射与运行，为我国的基础国情普查工作提供了充足的数据保障，不仅可Ｗ快速获取大面积髙分辨率影像，而且影像数据更新周期短。然

2、而传统的人工目视解译方法已经不能满足现代化信息更新速度的要求，如何快速、高效的处理获取的海量高分辨率影像数据已成为目前亟待解决的关键问题。本论文Ｗ解决自动、高效提ｔ取感兴趣信息为目的，结合基于词袋模型的标注方法和基于ＧｒａｂＣｕ图像分割的边界提取方法完成感兴趣目标的提取。通过Ｗ提取高分辨率影像中的建筑物信息为例进行实验一，并取得了定的实验结果。论文中介绍了两种基于词袋模型的标注方法一，第种是基于空间金字塔的词袋模型的标注方法－ｍ。该方法中采用ＳＩＦＴ描述子作为特征单词，通过Ｋｅａｎｓ聚类方法得到词典，

3、结合空间金字塔理论建立具有Ｈ层词汇频率直方图特征的影像特征模型，使用ＳＶＭ分类器进行分类。通过标注２米分辨率影像和０．５米分辨率影像中的建筑物信息证明了该方法具有较好的标注效果。第二种是基于ＭＲＦ恃征的词袋模型的标注方法。该方法结一定的顺序进行排列组合成视觉单词合马尔科夫随机场理论的思想，将邻域内像素按照，这样既包含了上下文信息也减少了原始信息的丢失。实验结果表明，该方法的正确率虽一一一比第种方法略低，但整体时间效率比第种方法高了近倍。基于ＧｒａｂＣｕｔ分割的边界提取方法是在标注出目标信息的影像基础上，获取

4、其中目标的细化边界信息。该方法是将标注影像中连通的标注目标信息从原始影像中截取为一ｒａｂＣｕ个个小影像，然后对每幅提取出来的小影像采用Ｇｔ算法进行围像分割，并最终获取影像中目标的完整边界信息２０．５。采用该方法分别对米分辨率的卫星影像和米分辨率的航拍影像进行建筑物边界的提取实验，并取得了较好的结果。ＩＦＴＭＲＦｔ关键词：分类ＳＧｒａｂＣｕ；；词袋模型；空间金字塔模型；；支持向量机；研究类型：应用研究ＳｕｂｅｃｔＳｔｕｄｍｅｔｈｏｄｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｂｕｉｌｄｉｎｏｆｈｉｈｒｅｓｏｌ

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7、ｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｐｐｓｏｃｉａｌｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｉｎｔｅｒｎａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｏｆｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｎａｔｉｏｎａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｂａｓｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏ打ｉｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅｄａｔａｏｆｒｅｍｏ１；ｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｓｕｃｃｅｓｓｆｉｉｌｌａｕｎｃｈａｎｄｏｅｒａｔ—－Ｆ－化ａｒｃｈｏｒｅｐｉｏｎｏｆｔｈｅｔｗｏｓａｔｅＵｉｔｅｓＧＦ１ａｎｄＧ２ｒｏｖｉｄｅ

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