[发明专利]一种基于改进的BL模型建成区提取方法在审
| 申请号： | 201811348631.7 | 申请日： | 2018-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN109614872A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 王璐;孟庆岩;孙震辉;赵茂帆;胡蝶;刘振华;胡月明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院遥感与数字地球研究所;华南农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100101 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于改进的BL模型建成区提取方法，包括如下步骤：对图像进行预处理；基于多线索融合和测地加权贝叶斯模型构建弱显著图，并基于弱显著性图选取强化分类模型的训练样本；训练得到强显著性图，并基于加权方法整合弱显著性图和强显著性图；使用分数阶达尔文粒子群优化算法分割最终的显著图，以准确捕捉建成区的信息。本发明可以准确的从遥感图像中提取建成区。 | ||
| 搜索关键词： | 显著性图 显著图 加权 预处理 粒子群优化算法 贝叶斯模型 分类模型 训练样本 遥感图像 分数阶 构建 整合 改进 捕捉 图像 融合 线索 分割 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进的BL模型建成区提取方法，其特征在于，包括如下步骤：对图像进行预处理；基于多线索融合和测地加权贝叶斯模型构建弱显著图，并基于弱显著性图选取强化分类模型的训练样本；训练得到强显著性图，并基于加权方法整合弱显著性图和强显著性图；使用分数阶达尔文粒子群优化算法分割最终的显著图，以准确捕捉建成区的信息。
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