Подход к решению задачи автоматизированного обнаружения зданий на спутниковых зображениях
Анотація
В статье рассматривается разработанный подход к обнаружению зданий на спутниковых изображениях.
Описывается модификация структуры нечеткого классификатора NEFCLASS, позволяющая определить
степень соответствия входного образца выходным классам. Рассматривается информативный признак, ос-
нованный на цветовой модели HSV и использующий показатель насыщенности цвета для характеристики
объектов спутниковых изображений.
Посилання
S. M¨uller, D. W. Zaum, Robust building detection from aerial images. - IAPRS, Vol. XXXVI, Vienna, 2005. –
pp. 143-148.
Persson M., Sandvall M., Duckett T. Automatic Building Detection from Aerial Images for Mobile Robot
Mapping. – International Symposium on In Computational Intelligence in Robotics and Automation, 2005. -
pp. 273 - 278.
Benediktsson J.A., Pesaresi M., Amason K. Classification and feature extraction for remote sensing images
from urban areas based on morphological transformations. – Geoscience and Remote Sensing, 2003. - pp.
–1949.
Sirmacek B., Unsalan C. Building Detection from Aerial Images Using Invariant Color Features and Shadow
Information. – International Symposium on Computer and Information Sciences, 2008. - pp. 1-5.
Wei Liu. Building detection from high-resolution satellite image using probability model. – IGARSS, 2005. -
pp. 3888 - 3891.
Detlef Nauck, Rudolf Kruse. NEFCLASS – A neuro-fuzzy approach for the classification of data. – Applied
Computing, 1995. – pp. 1-5.
В. А. Ганзен. Восприятие целостных объектов. - Л.: Издательство Ленинградского университета, 1974. -
с.
Зайченко Ю. П. Нечеткие модели и методы в интеллектуальных системах. – К.: Издательский дом
«Слово», 2008. – 333 с.
