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更新時間：2025.04.26
基于區(qū)域分割合并的建筑物半自動提取方法

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提出了一種遙感圖像半自動提取建筑物的方法。首先通過對建筑物邊緣進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"的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),利用"超線"對建筑物影像進行區(qū)域分割。最后通過對分割后的區(qū)域進行相似性的統(tǒng)計并按照"二叉樹"記錄的分割順序進行生長合并,從而得到了屋頂?shù)倪吘?實現(xiàn)了對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)進行合并,穩(wěn)定精確地提取建筑物。

基于改進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,對其進行智能識別與三維重建可以有效發(fā)掘與保護其上所載信息。矢量化是工程圖紙智能識別與三維重建的基礎,針對工程圖紙矢量化預處理中的圖像分割問題,提出了一種基于改進果蠅優(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、表達的機理對果蠅算法進行改進,引進二進制數(shù)隨機初始化果蠅種群位置,獲得具有較好個體多樣性的種群,結(jié)合最大熵理論使其適用于圖像分割中閾值的優(yōu)化問題。通過實驗證明,基于改進果蠅優(yōu)化算法的最大熵工程圖紙分割算法的準確性較高,其誤分率與窮舉法相同,低于遺傳算法的誤分率；運算時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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