本文選題：數(shù)字表面模型 + 建筑物分割　； 參考：《華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年03期

【摘要】：基于數(shù)字表面模型(DSM)的建筑物分割是遙感三維城市建模的關(guān)鍵技術(shù)之一.為解決DSM分割中因地形起伏和邊界處干擾物等引起的建筑物分割精度低的問(wèn)題,文中提出一種層次化的建筑物分割方法 LS-ORTSEG.該方法首先利用水平集方法初步提取各個(gè)潛在的建筑物區(qū)域,對(duì)各潛在區(qū)域進(jìn)行適當(dāng)擴(kuò)展,進(jìn)而針對(duì)擴(kuò)展區(qū)域利用一種基于多重隨機(jī)紋理模型的分割方法進(jìn)行精細(xì)分割,進(jìn)一步優(yōu)化建筑物局部邊界分割結(jié)果.實(shí)驗(yàn)表明,文中方法能夠有效提高建筑物分割精度.
[Abstract]:Building segmentation based on digital surface model (DSM) is one of the key technologies in remote sensing 3D urban modeling. In order to solve the problem of low precision of building segmentation caused by terrain fluctuation and boundary disturbance in DSM segmentation, a hierarchical building segmentation method, LS-ORTSEG, is proposed in this paper. Firstly, the level set method is used to extract each potential building area, and the potential area is expanded appropriately. Then, a segmentation method based on multiple random texture model is used to segment the extended region. The local boundary segmentation results are further optimized. Experimental results show that the proposed method can effectively improve the building segmentation accuracy.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)信息與通信工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61601135) 黑龍江省自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(ZD201216)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

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3 ;[J];;年期

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本文編號(hào)：2059227