Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "mathematical morphology" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Comparison of efficiency of extraction of built-up areas in aerial images using fractal analysis and morphological granulometry
Porównanie efektywności wyodrębniania terenów zabudowanych na obrazach lotniczych przy pomocy analizy fraktalnej i granulometrii morfologicznej
Autorzy:
Kupidura, P.
Popławski, W.
Sitko, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/132365.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
remote sensing
mathematical morphology
fractal analysis
classification
digital image processing
teledetekcja
morfologia matematyczna
analiza fraktalna
klasyfikacja
cyfrowe przetwarzanie obrazów
Opis:
The paper presents a comparison of results of the automatic extraction of built-up areas, based on fractal analysis and granulometric maps, in the aerial images. Built-up areas as a land-use class can be clearly seen in an aerial or satellite image, due to its high granularity, but for the same reason they are very difficult to extract using a “traditional” non-contextual, pixel-based classification. Both approaches presented in the paper, using fractal analysis and morphological granulometry, base generally on a pixel-based classification, but performed on images reviously processed using these two types of processes. Fractal analysis consists in an empirical computing of fractal dimension of parts of an image, using a box-counting method. Such an approach generates an image where pixel values are equal to a fractal dimension values of their neighbourhood. Since we can interpret a fractal dimension as a level of granularity, a simple reclassification of such an image can improve a performance of an automatic extraction of built-up area effectively. The approach based on a morphological granulometry creates a number of granulometric maps – images where pixel values mean an amount of objects of certain size in a set neighbouring fragment of an image. This way a number of these images can be processed using a pixel-based classification, to perform an effective extraction of built-up areas in an image. The results of the presented approaches have been compared to the reference mask obtained basing on a visual interpretation of the image.
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2015, 52; 29-37
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of the suitability of selected image types in a texture analysis of satellite imagery
Przydatność wybranych typów obrazów w analizie tekstury zdjęć satelitarnych
Autorzy:
Kupidura, P.
Staniak, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/132198.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
remote sensing
texture analysis
granulometric analysis
mathematical morphology
land cover classification
teledetekcja
analiza tekstury
analiza granulometryczna
morfologia matematyczna
klasyfikacja pokrycia terenu
Opis:
The article presents studies on the impact of the source image type on the efficacy of image texture analysis in the terms of distinguishing classes of land use or land cover (LULC). Single gray-scale images are usually the inputs for this type of operation, however their selection is not unambiguous, especially in the case of multispectral images. Two very high resolution satellite images were used in the study: Pleiades (GSD: 2 m) and QuickBird (2.4 m). Five different input images were tested: the original near-infrared and red bands, the images of the first two main components, and the image of the normalised difference vegetation index - NDVI. Five LULC classes were compared to each other: bare soil, low vegetation, deciduous forests, coniferous forests and built-up areas. Granulometric analysis, as the one of the high efficient methods of texture analysis, was used for the test. Research results have shown that the choice of source image for this kind of processing can be very important for the efficacy of distinguishing between different LULC classes. NDVI images, and also the near infrared band and the first principal component were found most useful.
Artykuł przedstawia badania dotyczące wpływu typu obrazu źródłowego na skuteczność analizy teksturowej obrazu z punktu widzenia wyodrębniania klas użytkowania lub pokrycia terenu (LULC). Tego typu operacjom poddawane są zazwyczaj pojedyncze obrazy w skali szarości, jednak ich wybór nie jest jednoznaczny, zwłaszcza w przypadku obrazów wielospektralnych. W badaniach wykorzystano dwa obrazy satelitarne o bardzo wysokiej rozdzielczości: Pleiades (GSD: 2 m) oraz QuickBird (2,4 m). Testowano pięć różnych obrazów wejściowych: oryginalne kanały bliskiej podczerwieni oraz czerwieni, obrazy dwóch pierwszych składowych głównych oraz obraz wskaźnika NDVI. Porównano wzajemnie pięć klas użytkowania lub pokrycia terenu: odkrytą glebę, niską roślinność, lasy liściaste, lasy iglaste oraz tereny zabudowane. Jako narzędzie testów wybrano analizę granulometryczną, jedną z metod analizy teksturowej o wysokiej skuteczności. Wyniki badań pokazały, że wybór obrazu źródłowego do przetworzeń może mieć bardzo duże znaczenie przy rozróżnianiu różnych klas użytkowania lub pokrycia terenu. Największą przydatnością cechowały się obrazy NDVI oraz kanału bliskiej podczerwieni i pierwszej składowej głównej.
Źródło:
Teledetekcja Środowiska; 2017, 57; 27-34
1644-6380
Pojawia się w:
Teledetekcja Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies