公开(公告)号：CN110070545B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN201910212324.4

申请日：2019-03-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 胡龙飞 ,  仲波 ,  罗小波

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194 ,  G06T5/10

Abstract: 本发明请求保护一种城镇纹理特征密度自动提取城镇建成区的方法，本发明属于遥感图像信息提取领域，该方法针对高分辨率遥感数据，利用多尺度简单线性迭代算法构建遥感图像城镇纹理特征密度，来自动提取城镇建成区。该方法首先利用J‑M距离分析了灰度共生矩阵的不同纹理特征在城镇提取中的敏感性，将纹理差异特征作为了分类依据；然后利用简单线性迭代聚类算法(SLIC)进行多个尺度的超像素分割，以超像素作为计算局部特征密度的范围，计算多次分割后的特征密度图像并进行叠加，构建待分类图像的特征密度图像。本方法提取的结果有较好的完整率与正确率，尤其是在完整性方面，该方法提取的城镇边缘与实际边缘符合度极高，可达到人工检测效果。

公开(公告)号：CN110070545A

公开(公告)日：2019-07-30

申请号：CN201910212324.4

申请日：2019-03-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 胡龙飞 ,  仲波 ,  罗小波

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194 ,  G06T5/10

Abstract: 本发明请求保护一种城镇纹理特征密度自动提取城镇建成区的方法，本发明属于遥感图像信息提取领域，该方法针对高分辨率遥感数据，利用多尺度简单线性迭代算法构建遥感图像城镇纹理特征密度，来自动提取城镇建成区。该方法首先利用J-M距离分析了灰度共生矩阵的不同纹理特征在城镇提取中的敏感性，将纹理差异特征作为了分类依据；然后利用简单线性迭代聚类算法(SLIC)进行多个尺度的超像素分割，以超像素作为计算局部特征密度的范围，计算多次分割后的特征密度图像并进行叠加，构建待分类图像的特征密度图像。本方法提取的结果有较好的完整率与正确率，尤其是在完整性方面，该方法提取的城镇边缘与实际边缘符合度极高，可达到人工检测效果。