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基于数学形态学遥感影像分类后优化处理
引用本文:武文波,杨贵军,陈步尚. 基于数学形态学遥感影像分类后优化处理[J]. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版), 2003, 22(2): 172-175
作者姓名:武文波  杨贵军  陈步尚
作者单位:辽宁工程技术大学,测量工程系,辽宁,阜新,123000;包头钢铁学院,职业技术学院,内蒙古,包头,014000
摘    要:遥感影像分类后处理是为了提高分类的精度,优化分类结果。参考传统的分类后处理方法,本文提出了基于数学形态学的遥感影像分类后处理方法,利用数学形态学的基本概念和算法,在遥感软件ERDAS的平台上,对结构元灵活的组合.分解,应用形态交换算法达到了消除噪声、填补孔穴和光滑边界的效果,最大程度的保留了影像的信息,同时优化了分类后的影像;并实际验证了本文方法较传统方法的优越性与可靠性。

关 键 词:数学形态学  分类后处理  结构元
文章编号:1008-0562(2003)02-0172-04
修稿时间:2002-07-12

Optimization method of post classification based on mathematical morphology
WU Wen-bo,YANG Gui-jun,CHEN Bu-shang. Optimization method of post classification based on mathematical morphology[J]. Journal of Liaoning Technical University (Natural Science Edition), 2003, 22(2): 172-175
Authors:WU Wen-bo  YANG Gui-jun  CHEN Bu-shang
Affiliation:WU Wen-bo1,YANG Gui-jun1,CHEN Bu-shang2
Abstract:In order to improve precision of image classify, we can make use of some traditional ways to optimize results of post classification image. In this paper, I propose post classification with the method of Mathematical morphology. We can make good use of its basic conception and algorithm, such as structural element combining and decomposition and so on. After dealing with the morphological sequence ,we can eliminate hole, noise in the image and smooth bound. At last, we obtain a better result .
Keywords:mathematical morphology  post classification  structural element  
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