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針對現在的高分辨率遙感影像建筑物識別與提取方法存在的準確率低及數據要求嚴格等問題，提出一種基于鄰域總變分（ NTV）和勢直方圖函數（PHF）的方法。首先，計算遙感影像各像元的加權鄰域總變分似然函數取值，并進行區域生長分割，將矩形度和長寬比作為約束條件提取候選建筑物；然后，進行陰影自動提取；最后，利用數學形態學對陰影進行處理，計算處理后的陰影和候選建筑物之間的鄰接關系得到建筑物，并用最小外接矩形對其邊界進行擬合。為了驗證所提算法的有效性，選取深圳市PLEIADES影像中9幅具有代表性的子影像進行實驗。實驗結果表明，所提方法的平均查準率和平均查全率分別達到97. 7l%和84. 21%，與水平集和基于顏色不變性特征兩種建筑物提取方法相比，在總體性能F1上具有lO%以上的提高。
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