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A Soft Shadow Detection Method Based on MRF for Remote Sensing Images

机译：基于MRF的遥感影像软阴影检测方法

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摘要

Shadows limitmany remote sensing applications such as classification, target detection, and change detection. Most current shadow detection methods utilize the histogram threshold of spectral characteristics to distinguish the shadows and nonshadows directly, called "hard binary shadow." Obviously, the performance of threshold-based methods heavily rely on the selected threshold. Simultaneously, these threshold-basedmethods do not take any spatial information into account. To overcome these shortcomings, a soft shadow description method is developed by introducing the concept of opacity into shadow detection, and MRF-based shadow detection method is proposed in order to make use of neighborhood information. Experiments on remote sensing images have shown that the proposed method can obtain more accurate detection results.
机译：阴影限制了许多遥感应用，例如分类，目标检测和变化检测。当前大多数阴影检测方法都是利用频谱特征的直方图阈值来直接区分阴影和非阴影，称为“硬二进制阴影”。显然，基于阈值的方法的性能很大程度上取决于所选的阈值。同时，这些基于阈值的方法未考虑任何空间信息。为了克服这些缺点，通过将不透明度的概念引入阴影检测中，开发了一种软阴影描述方法，并提出了基于MRF的阴影检测方法以利用邻域信息。遥感图像的实验表明，该方法可以获得较准确的检测结果。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第19期|404095.1-404095.11|共11页
  • 作者

    Li Pengwei; Ge Wenying;

  • 作者单位

    Anyang Normal Univ, Sch Software Engn, Anyang 455000, Peoples R China;

    Anyang Normal Univ, Sch Comp & Informat Engn, Anyang 455000, South Korea;

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  • 正文语种 eng
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