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針對現(xiàn)在的高分辨率遙感影像建筑物識別與提取方法存在的準確率低及數(shù)據(jù)要求嚴格等問題，提出一種基于鄰域總變分（ NTV）和勢直方圖函數(shù)（PHF）的方法。首先，計算遙感影像各像元的加權(quán)鄰域總變分似然函數(shù)取值，并進行區(qū)域生長分割，將矩形度和長寬比作為約束條件提取候選建筑物；然后，進行陰影自動提??；最后，利用數(shù)學形態(tài)學對陰影進行處理，計算處理后的陰影和候選建筑物之間的鄰接關(guān)系得到建筑物，并用最小外接矩形對其邊界進行擬合。為了驗證所提算法的有效性，選取深圳市PLEIADES影像中9幅具有代表性的子影像進行實驗。實驗結(jié)果表明，所提方法的平均查準率和平均查全率分別達到97. 7l%和84. 21%，與水平集和基于顏色不變性特征兩種建筑物提取方法相比，在總體性能F1上具有l(wèi)O%以上的提高。
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