An Adaptive Active Contour Model for Building Extraction from Aerial Images
| المؤلف الرئيسي: | Oudah, Mohammad Abd Alhameed (Author) |
|---|---|
| مؤلفين آخرين: | Al Attar, Ashraf (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2016
|
| موقع: | غزة |
| الصفحات: | 1 - 64 |
| رقم MD: | 736514 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الإسلامية (غزة) |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | فلسطين |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
15
| المستخلص: |
استخراج المباني من الصور الجوية هو أحد الموضوعات الحديثة في مجال الاستشعار عن بعد لما له من استخدامات في العديد من التطبيقات مثل التخطيط الحضري، إدارة الكوارث، التخطيطات العسكرية، ونظم المعلومات الجغرافية. وتعتبر طريقة الكنتور النشط (ACM) أحد أكثر الطرق استخداما في عملية استخراج المباني من الصور الجوية لقدرتها العالية على استخراج حدود الأشكال المنتظمة والغير منتظمة. بالرغم من ذلك استخدام هذه الطريقة في استخراج المباني من الصور الجوية تواجه مشكلة تحديد حدود المباني في المناطق المقعرة داخل المبنى أو التي تحتوي تجاويف ضيقة، لعدم قدرة نقاط الكنتور النشط على الدخول داخل المناطق المقعرة. في هذا البحث قمنا باقتراح حل لمشكلة تحديد حدود المناطق المقعرة بتكييف عوامل القوة المؤثرة في حركة الكنتور بإضافة معامل جديد سمي بمؤشر التقعر أو (conclndex) ليدلل على وقوف نقطة الكنتور في منطقة مقعرة. ويتم إعادة احتساب معاملات القوة لجميع النقاط خلال حركة الكنتور النشط بناء على مؤشر التقعر ليسمح بدخول الكنتور إلى داخل المناطق المقعرة. تم إجراء اختبار للطريقة المقترحة باستخدام مجموعات مختلفة لصور جوية لمباني تحتوي مناطق مقعرة، بطريقتي اختبار مختلفتين. الطريقة الأولى تعني بإيجاد دقة النتائج من حيث اكتشاف نقاط الحدود الصحيحة، والطريقة الثانية تعني باحتساب نسبة الخطأ في بعد كل نقطة من النقاط المكتشفة عن النقطة الصحيحة، وقمنا بعد ذلك بمقارنة نتائج الاختبارين بطريقة الـ GVF باعتبارها أحد أهم الطرق التي طورت طريقة الـACM التقليدية لمعالجة مشكلة اكتشاف حدود المناطق المقعرة في الأشكال. |
|---|
عناصر مشابهة
-
An Improved Image Segmentation Algorithm Based on the Geodesic Active Contour Models
بواسطة: الطراونه، بشرى مصطفي عبدالعزيز منشور: (2015) -
Obtaining A Rectified Photomap Of Aerial Photography Through The Digital Photogrammetry
بواسطة: Adeeb, Abd Al Monem M. منشور: (2013) -
Evaluating the Performance of Geographic Features Detection Approaches in Urban Areas Based on Unmanned Aerial Vehicle UAV Images
بواسطة: Aldayafleh, Omar منشور: (2020) -
Ornaments and Inscriptions on Stone From The City of Balad Eski Mosul
بواسطة: Al Noaymy, Sinan A. Y. منشور: (2006) -
Semantic Segmentation of Aerial Images Using Fusion of Deep Learning Models on Satellite and Drone Datasets: A Novel Approach
بواسطة: عودة، سهير نادي منشور: (2023)
