基于机器视觉的城市空间尺度要素特征提取系统设计

摘要：

针对传统城市空间尺度要素特征提取系统没有分类处理遥感影像多尺度纹理特征,导致提取效果差、精度低等问题,设计一种基于机器视觉的城市空间尺度要素特征提取系统.基于机器视觉技术将数字图像处理与计算机理论相结合,采用灰度共生矩阵法提取遥感影像多尺度纹理特征,并利用决策树分类法对其展开分类后,获取城市遥感影像分类结果.通过直方图阈值分割方法提取水体特征,利用决策树分类法提取建筑物特征,通过纹理参数分割、数字形态学处理、特征矢量化等步骤提取植被特征,运用数学形态学和边缘检测提取道路、阴影以及裸地特征.实验结果表明,该系统空间尺度要素特征提取,准确率高达95.02％,精度高;并且速度快、效率高,说明该系统实用性较好.

关键词：城市空间尺度、要素特征提取、机器视觉、纹理特征提取、决策树分类、系统设计

所属期刊栏目：43

分类号：TN911-34;TP75

资助基金：河南省自然科学基金项目182300410159

在线出版日期：2020-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：168-172