利用多尺度语义模型的复杂图像目标自动提取方法

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

利用多尺度语义模型的复杂图像目标自动提取方法

李宇, 王宏琦, 孙显

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 2012 > 37(9): 1064-1067

李宇, 王宏琦, 孙显. 利用多尺度语义模型的复杂图像目标自动提取方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(9): 1064-1067.

引用本文:

李宇, 王宏琦, 孙显. 利用多尺度语义模型的复杂图像目标自动提取方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(9): 1064-1067.

LI Yu, WANG Hongqi, SUN Xian. Automatic Object Extraction Using Hierarchical Semantic Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(9): 1064-1067.

Citation:

LI Yu, WANG Hongqi, SUN Xian. Automatic Object Extraction Using Hierarchical Semantic Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(9): 1064-1067.

利用多尺度语义模型的复杂图像目标自动提取方法

李宇^1,2,3,
王宏琦^1,2,
孙显^1,2

¹中国科学院电子学研究所,北京市北四环西路19号100190;²中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室,北京市北一条9号100190;³中国科学院大学,北京市南一条3号100190

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(41001285)

作者简介:
李宇，博士生，研究方向为信号与信息处理、遥感图像处理。

中图分类号: P237.3

Automatic Object Extraction Using Hierarchical Semantic Model

LI Yu^1,2,3,
WANG Hongqi^1,2,
SUN Xian^1,2

¹ Institute of Electronics,Chinese Academy of Sciences,19 West Beisihuan Road,Beijing 100190,China;² Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Processing and Application System,Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences,9 Beiyitiao Alley,Beijing 100190,China;³ University of Chinese Academy of Sciences,3 Nanyitiao Alley,Beijing 100190,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(41001285)

摘要: 针对现有方法对复杂图像目标自动提取性能欠佳等不足,提出了一种新的利用多尺度语义模型的目标自动提取方法。首先,采用多尺度分割得到的图像块作为目标提取的候选区域;然后,利用语义模型获取目标的语义分布信息;最后,目标提取阶段统计各个图像块的语义相关函数,并通过最大化该函数确定出目标。实验结果表明,此方法能够准确、有效地提取出目标,精度高,用户工作量少。
- 目标提取 /
- 产生式方法 /
- 多尺度 /
- 语义标注
Abstract: A new hierarchical semantic model method is proposed to overcome the disadvantages existing in most of the relative methods.Firstly,a multi-scale segmentation is employed to obtain the candidate object regions.Secondly,semantic model is utilized to get objects semantic distribution information.Lastly,in the extraction processing stage,a correlative function based on the semantic model and the candidate object regions is built up and maximized to extract the objects.Experimental results demonstrate the precision,robustness,and effectiveness of the proposed method.
- object extraction /
- generative model /
- multi-scale /
- semantic annotation

[1]	王荣, 闫浩文, 禄小敏. 多尺度等高线簇拓扑关系定量表达方法研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2022, 47(4): 579-588. doi: 10.13203/j.whugis20210355
[2]	危双丰, 刘明蕾, 赵江洪, 黄帅. 利用点云检测室内导航元素的方法综述 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(12): 2003-2011. doi: 10.13203/j.whugis20180144
[3]	赵彬彬, 邓敏, 彭东亮, 朱建军. 基于整体极优对应的不同比例尺线目标一致化处理方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(8): 1046-1054. doi: 10.13203/j.whugis20140430
[4]	陈静, 刘婷婷, 侯小波. 面向虚拟地球的多尺度矢量数据可视化方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(9): 1195-1200. doi: 10.13203/j .whu g is20130532
[5]	肖巍峰, 邓敏, 李朝奎. 三维点云多尺度等值线模型Morphing变换方法研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(7): 957-963. doi: 10.13203/j.whugis20140107
[6]	林雪原, 刘磊. 多传感器组合导航系统的多尺度分布式滤波算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(7): 823-826.
[7]	陈炳文, 王文伟, 梅天灿, 秦前清. 利用比例分解和嵌套窗口进行彩色图像边缘提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(6): 695-698.
[8]	张倩, 黄昕, 张良培. 多尺度同质区域提取的高分辨率遥感影像分类研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(1): 117-121.
[9]	赵彬彬, 邓敏, 徐震, 刘慧敏. 多尺度地图面目标匹配的统一规则研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(8): 991-994.
[10]	刘爱平, 刘忠, 付琨, 尤红建. 一种有效的高分辨率SAR目标特征提取与识别方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(8): 946-950.
[11]	牛方曲, 甘国辉, 程昌秀, 祁铮. 矢量数据多尺度显示中的关键技术 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(7): 869-872.
[12]	程昌秀. 矢量数据多尺度空间索引方法的研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(5): 597-601.
[13]	杨必胜, 孙丽. 导航电子地图的自适应多尺度表达 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(4): 363-366.
[14]	章莉萍, 郭庆胜, 孙艳. 相邻比例尺地形图之间居民地要素匹配方法研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(6): 604-607.
[15]	蒋志勇, 陈晓玲, 秦前清, 陈楚群. 基于重构的多尺度目标提取与分割 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(11): 1158-1161.
[16]	潘俊, 王密. 多尺度的DMC彩色合成影像辐射再处理方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(9): 800-803.
[17]	刘艳芳. 多尺度耕地供需动态平衡模式研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(3): 194-198.
[18]	路威, 余旭初, 刘德刚. 基于独立分量分析的高光谱影像小目标提取研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(12): 1071-1074.
[19]	文贡坚, 李德仁, 叶芬. 从卫星遥感全色图像中自动提取城市目标 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2003, 28(2): 212-218.
[20]	任诗曼, 朱军, 方铮, 李闯农, 梁策, 谢亚坤, 李维炼, 张天奕. 联合多尺度注意力机制与边缘约束的SPOT7影像林地提取方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 0, 0(0): 0-0. doi: 10.13203/j.whugis20210251

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 816
HTML全文浏览量: 37
PDF下载量: 572
被引次数: 0

利用多尺度语义模型的复杂图像目标自动提取方法

¹中国科学院电子学研究所,北京市北四环西路19号100190;²中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室,北京市北一条9号100190;³中国科学院大学,北京市南一条3号100190

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(41001285)

作者简介:
李宇，博士生，研究方向为信号与信息处理、遥感图像处理。

收稿日期: 2012-06-13
刊出日期: 2012-09-05

中图分类号: P237.3

关键词:

产生式方法 /

摘要: 针对现有方法对复杂图像目标自动提取性能欠佳等不足,提出了一种新的利用多尺度语义模型的目标自动提取方法。首先,采用多尺度分割得到的图像块作为目标提取的候选区域;然后,利用语义模型获取目标的语义分布信息;最后,目标提取阶段统计各个图像块的语义相关函数,并通过最大化该函数确定出目标。实验结果表明,此方法能够准确、有效地提取出目标,精度高,用户工作量少。

English Abstract

李宇, 王宏琦, 孙显. 利用多尺度语义模型的复杂图像目标自动提取方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(9): 1064-1067.

引用本文:

李宇, 王宏琦, 孙显. 利用多尺度语义模型的复杂图像目标自动提取方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(9): 1064-1067.

LI Yu, WANG Hongqi, SUN Xian. Automatic Object Extraction Using Hierarchical Semantic Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(9): 1064-1067.

Citation:

LI Yu, WANG Hongqi, SUN Xian. Automatic Object Extraction Using Hierarchical Semantic Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(9): 1064-1067.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

我要投稿

投稿攻略

联系我们

二维码