中国图象图形学报A辑
中國圖象圖形學報A輯
중국도상도형학보A집
Journal of Image and Graphics
2003年
7期
805-809
,共5页
计算机图象处理(520·6040)%阈值%形态算子%区域距离%孤立区域%最小路径
計算機圖象處理(520·6040)%閾值%形態算子%區域距離%孤立區域%最小路徑
계산궤도상처리(520·6040)%역치%형태산자%구역거리%고립구역%최소로경
在利用遥感数据进行海洋监测、海事救援、海洋污染监控等应用时,往往需要首先确定图象的海岸线特征,也就是说,需要对图象中海岸线进行分割提取.阈值方法是一类简洁而有效的图象分割方法,其虽可以用于检测遥感图象中的海岸线特征,然而用传统的阈值方法来对光学遥感图象进行海岸线检测时,对于图象中沿海岸线的物体阴影、散射特性很弱的植被、很暗的人工设施、受噪声影响的海湾水域等往往缺乏足够的区别辨识能力.为此提出了一种基于多阈值的形态分割方法,该方法首先将阈值检测后的孤立区域划分为内陆、外海和沿海岸线3种孤立区域,然后根据区域距离和最小路径的定义,并利用形态学算子来对沿海岸线的孤立区域进行处理,以提高海岸线检测的精确度和降低误检率,实验结果表明,该方法不仅提高了对上述物体阴影、植被、暗的人工设施的准确检测率,而且该方法较传统的阈值方法具有更好的检测效果.
在利用遙感數據進行海洋鑑測、海事救援、海洋汙染鑑控等應用時,往往需要首先確定圖象的海岸線特徵,也就是說,需要對圖象中海岸線進行分割提取.閾值方法是一類簡潔而有效的圖象分割方法,其雖可以用于檢測遙感圖象中的海岸線特徵,然而用傳統的閾值方法來對光學遙感圖象進行海岸線檢測時,對于圖象中沿海岸線的物體陰影、散射特性很弱的植被、很暗的人工設施、受譟聲影響的海灣水域等往往缺乏足夠的區彆辨識能力.為此提齣瞭一種基于多閾值的形態分割方法,該方法首先將閾值檢測後的孤立區域劃分為內陸、外海和沿海岸線3種孤立區域,然後根據區域距離和最小路徑的定義,併利用形態學算子來對沿海岸線的孤立區域進行處理,以提高海岸線檢測的精確度和降低誤檢率,實驗結果錶明,該方法不僅提高瞭對上述物體陰影、植被、暗的人工設施的準確檢測率,而且該方法較傳統的閾值方法具有更好的檢測效果.
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