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更新時(shí)間：2024.12.28
基于區(qū)域分割合并的建筑物半自動(dòng)提取方法

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提出了一種遙感圖像半自動(dòng)提取建筑物的方法。首先通過(guò)對(duì)建筑物邊緣進(jìn)行折線逼近和感知編組,可以得到其頂部大體結(jié)構(gòu)。然后按照"二叉樹(shù)"的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),利用"超線"對(duì)建筑物影像進(jìn)行區(qū)域分割。最后通過(guò)對(duì)分割后的區(qū)域進(jìn)行相似性的統(tǒng)計(jì)并按照"二叉樹(shù)"記錄的分割順序進(jìn)行生長(zhǎng)合并,從而得到了屋頂?shù)倪吘?實(shí)現(xiàn)了對(duì)平頂直角建筑物的提取。該方法能夠充分利用區(qū)域的性質(zhì)進(jìn)行合并,穩(wěn)定精確地提取建筑物。

基于改進(jìn)果蠅算法的工程圖紙分割方法研究

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工程圖紙是機(jī)械行業(yè)重要的技術(shù)資料,凝結(jié)著科研人員大量的智慧與心血,對(duì)其進(jìn)行智能識(shí)別與三維重建可以有效發(fā)掘與保護(hù)其上所載信息。矢量化是工程圖紙智能識(shí)別與三維重建的基礎(chǔ),針對(duì)工程圖紙矢量化預(yù)處理中的圖像分割問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)的最大熵工程圖紙分割方法。參考遺傳算法中基因初始化與翻譯、表達(dá)的機(jī)理對(duì)果蠅算法進(jìn)行改進(jìn),引進(jìn)二進(jìn)制數(shù)隨機(jī)初始化果蠅種群位置,獲得具有較好個(gè)體多樣性的種群,結(jié)合最大熵理論使其適用于圖像分割中閾值的優(yōu)化問(wèn)題。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法的最大熵工程圖紙分割算法的準(zhǔn)確性較高,其誤分率與窮舉法相同,低于遺傳算法的誤分率；運(yùn)算時(shí)間與遺傳算法相差不大但明顯低于窮舉法；在收斂性上優(yōu)于遺傳算法。

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