提出了一种遥感图像半自动提取建筑物的方法。首先通过对建筑物边缘进行折线逼近和感知编组,可以得到其顶部大体结构。然后按照"二叉树"的数据结构,利用"超线"对建筑物影像进行区域分割。最后通过对分割后的区域进行相似性的统计并按照"二叉树"记录的分割顺序进行生长合并,从而得到了屋顶的边缘,实现了对平顶直角建筑物的提取。该方法能够充分利用区域的性质进行合并,稳定精确地提取建筑物。
工程图纸是机械行业重要的技术资料,凝结着科研人员大量的智慧与心血,对其进行智能识别与三维重建可以有效发掘与保护其上所载信息。矢量化是工程图纸智能识别与三维重建的基础,针对工程图纸矢量化预处理中的图像分割问题,提出了一种基于改进果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)的最大熵工程图纸分割方法。参考遗传算法中基因初始化与翻译、表达的机理对果蝇算法进行改进,引进二进制数随机初始化果蝇种群位置,获得具有较好个体多样性的种群,结合最大熵理论使其适用于图像分割中阈值的优化问题。通过实验证明,基于改进果蝇优化算法的最大熵工程图纸分割算法的准确性较高,其误分率与穷举法相同,低于遗传算法的误分率；运算时间与遗传算法相差不大但明显低于穷举法；在收敛性上优于遗传算法。
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