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在目标边界约束条件下，利用自适应形态学特征轮廓，对高分辨率遥感影像中的建筑物进行提取。

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简介：
在限定的边界约束条件下，利用自适应形态学特征轮廓技术对高分辨率遥感影像进行建筑物提取。

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  • 在目标边界限制下的高分辨率遥感影像建筑提取：采用自适应形态学特征轮廓方法
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    本研究提出一种基于自适应形态学特征轮廓的方法，用于处理高分辨率遥感影像中的建筑物自动提取问题，在目标边界限制下实现更精确的识别与分类。 基于目标边界约束的高分辨率遥感影像建筑物提取方法利用自适应形态学特征轮廓技术进行高效准确地识别与定位。这种方法能够有效应对复杂背景下的建筑细节捕捉问题，在保持精度的同时提高了处理速度，适用于多种场景的应用需求。
     
  • 基于PyTorch的高分辨率遥感影像建筑物深度学习提取方法
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    本研究提出了一种利用PyTorch框架进行高分辨率遥感图像中建筑物自动识别与提取的深度学习算法，旨在提高建筑检测精度和效率。 基于DenseLinkNet50网络实现的遥感影像建筑提取方法，在效果上不逊于目前流行的Transformer模型，并且具有更高的检测效率。程序集成了训练、验证以及大图像测试的功能，其中在测试环节采用了旋转扩充数据与投票机制相结合的方法来提升识别精度。 针对遥感数据读取和处理部分，本项目基于GDAL库专门开发了tiffIO.py文件中的影像读写相关函数以提高性能。此程序曾使用SpaceNet数据集进行过训练，并支持用户采用该数据集或自行提供的其他数据集进行模型训练与测试。 具体而言，train.py负责模型的训练过程；valid.py用于验证阶段以评估模型表现；test.py则专门设计用来处理大尺寸图像的测试任务。预训练权重文件存放于weights/resnet50-19c8e357.pth中，作为基础网络的一部分被加载使用。
     
  • 遥感影像的特征提取
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    遥感影像的特征提取是指从卫星或航空器拍摄的地物图像中识别和抽取有意义的信息的过程，是遥感技术应用中的关键步骤。 本段落档主要介绍遥感图像特征抽取的方法，欢迎下载阅读。
     
  • 快速自适应插值算法在高空间分辨率遥感影像中的应用
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    本研究探讨了一种快速自适应插值算法，并分析了其在提升高空间分辨率遥感影像质量方面的效果与优势。 针对高空间分辨率遥感影像图幅较大、地物特征丰富以及边缘信息复杂等特点，本段落提出了一种新的快速自适应插值方法，在较低计算复杂度下有效改善了高空间分辨率遥感影像的插值效果。新算法按照坐标的奇偶性将待插值点分组，并利用Canny算子获取原始图像中的边缘；然后根据相邻4个像素所组成的矩形区域的不同边缘特性将其划分为5种类型，针对各类插值点完成快速插值操作；最后通过已插值点与原像素点之间的关系对剩余未处理的待插值点进行二次赋值。实验结果表明，新算法不仅计算复杂度较低，而且有效解决了传统插值方法产生的锯齿和模糊现象问题，并提高了峰值信噪比。因此，该研究对于遥感影像插值算法的实际应用具有重要的价值。
     
  • 建筑轮廓提取
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    《建筑轮廓提取》旨在介绍和探讨如何从复杂的建筑设计或图像中精确识别并提取建筑的外边缘线条及形状特征，是计算机视觉与建筑设计结合的研究方向之一。 建筑物轮廓提取建筑物轮廓提取建筑物轮廓提取建筑物轮廓提取建筑物轮廓提取 简化后为： 重复多次的“建筑物轮廓提取”可以理解为强调该主题的重要性或表达对这一技术的关注，具体表述如下： 建筑物轮廓提取是一项重要的任务。
     
  • 利用深度学习技术进行高分辨率城市遥感影像中水体提取的Python代码实现
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    本项目运用深度学习算法，通过Python编程实现在高分辨率的城市遥感图像中精准识别与提取水体信息，旨在提升遥感数据分析效率和准确性。 项目介绍：高分辨率城市遥感图像的水体提取 数据来源：本项目使用的是由武汉大学研究员王俊觉、卓峥等人创建的土地覆盖领域自适应语义分割（LoveDA）数据集。该数据集旨在探索深度迁移学习方法在促进城市或国家级土地覆盖制图中的应用，适用于土地覆盖语义分割和无监督领域自适应（UDA）任务。 项目代码经过严格测试，在确保功能正常后上传，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业在校学生、老师或者企业员工进行学习参考。无论基础如何，均可在此基础上修改以实现其他功能，并可用于毕业设计、课程设计或作业等用途。请在下载后首先阅读README.md文件（如有），仅供个人学习和研究之用，请勿用于商业用途。
     
  • 在Matlab中进行图像识别：检测和提取边界轮廓的坐标至数组
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    本教程介绍如何使用MATLAB进行图像识别，重点讲解了边界轮廓检测技术，并指导读者将这些轮廓的坐标值提取到数组中以供进一步分析。 利用Matlab对JPEG、JPG、PNG等格式的图片进行自动识别，并提取边界或轮廓的二维坐标到数组中。
     
  • 高分辨率SAR影像散射中心特性提取
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    本研究探讨了从高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像中精确提取散射中心特性的方法，旨在提升目标识别与分类精度。 合成孔径雷达（SAR）目标检测与识别是实现SAR实用化的重要技术挑战之一。在这一过程中，提取有效的特征至关重要。高分辨率的SAR图像中，目标属性散射中心特征能够揭示出关于位置、类型等关键信息，这些精确获取的目标特性有助于提升对特定对象的探测和辨识能力。 针对如何有效提取这种特性的难题，本段落提出了一种基于改进的空间-波数分布（ISWD）的方法。具体来说，该方法首先使用ISWD来估计散射中心在频率与方位角上的函数关系，并进一步利用这些信息获取目标属性中的散射中心模型参数。最后通过一系列仿真实验验证了这种方法的有效性。
     
  • 基于动态阈值的高分辨率遥感图像道路提取
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    本研究提出了一种基于动态阈值的方法，有效提升了高分辨率遥感图像中道路信息的自动识别与提取精度，为城市规划和交通管理提供强有力的数据支持。 本段落提出了一种基于动态阈值的道路提取方法，旨在解决单一阈值无法全面捕捉高分辨率遥感影像中各处道路信息的问题。首先对影像进行预处理。