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一种利用多光谱双向检测和多尺度角特征验证的角提取方法
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:P237.3[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]福州大学环境与资源学院,福州市闽侯区大学城新区学园路2号350108, [2]福州职业技术学院,福州市闽侯区大学城源阳路1号350108
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(40371107).
中文摘要:

联合TK(Tornasi-Kanade,TK)角检测器和COVPEX(corner validation based on corner property extraction,COVPEX)角验证算法进行IKONOS多光谱影像的角提取。角提取对比实验结果说明,本方法适合用于多光谱高分辨率影像,其角提取结果的精确性和合理性均有较大程度的提高。

英文摘要:

In this paper, TK (Tomasi-Kanade) corner-detector and COVPEX (Corner validation based on corner property extraction, COVPEX) algorithm are combined to extract corners from IKONOS Multi-spectral images. Firstly, we use TK corner-detector and find that the detector is sensitive to the corner-orientation and corner-contrast changes. It always results in "under-detection". Aim at these defects of TK corner-detector, we improve it and propose the Multi-spectral double-directional TK corner detector. To reduce sensitive degree to the corner-contrast, the new detector uses multi-spectral data to estimate corner-signifi- cance of a pixel. Moreover, the corner-clusters are presented in the processing results, which destroy uniqueness of corner. In order to reduce the proportion of pseudo-corners, we propose multi-scale COVPEX algorithm which uses multi-scale corner-characters to validate corners. In the meantime, based on the local minimum value theory, the corner-cluster removing method is also proposed to preserve uniqueness of corner. Finally, the comparative experiment results of corner extraction show that the proposed method is suitable for multi- spectral high-resolution imagery, accuracy and rationality of the extracted corners are considerably improved.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24217