关键词:
大数据技术
异构矢量图斑
多尺度视网膜皮层(Retinex)算法
显著区域
Canny算法
摘要:
与常规图斑相比,异构矢量图斑的分割难度更大,难以获得其边界特征,因此提取的地块边界特征容易出现不清晰、连续性较差的问题。为此,本文提出基于大数据的异构矢量图斑地类地块边界特征提取方法。在多尺度视网膜皮层(Retinex)算法中引入灰度校正,利用改进后的多尺度Retinex算法,均衡化处理异构矢量斑块。采用大数据技术中的显著图(Itti)模型,提取图斑的显著区域,融合处理异构矢量图斑的显著区域,在显著区域内,将图斑显著区域划分为背景像素集与目标像素集,提取异构矢量图斑的特征映射图。利用Canny算法,提取地类地块边界特征,对应真实的边缘点。实验结果表明,所提方法的均衡化处理结果评价函数值得到提升,显著区域提取结果不存在误提取和漏提取的问题,且地类地块区域边界特征对应的像素点清晰,连续性强。