支持向量机和水平集的高分辨率遥感图像河流检测

摘要：

河流是重要的地理结构特征,对河流进行检测识别研究,在军事上和民用上都具有十分重要的意义.提出了一种基于支持向量机(SVM)和水平集的高分辨率遥感图像河流检测算法.首先根据高分辨率遥感图像河流目标的特点,采用样本图像的纹理特征和基准点信息扩散特征构造特征向量,并基于样本训练支持向量机分类器实现河流目标的粗分割；然后以粗分割结果为基础,采用距离正则化水平集演化(DRLSE)模型提取河流的精确轮廓,获得完整的河流区域.以1 m分辨率的IKONOS图像进行实验验证,结果表明本文算法准确性高,灵活性强,可以在复杂背景下准确地检测河流目标区域,在实践中具有广泛适用性.

关键词：支持向量机、水平集、基准点信息扩散、河流检测

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61005032

在线出版日期：2013-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：677-684