一种基于SURF特征点匹配的港口影像海陆分离方法_第1页
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一种基于SURF法SURF特征点匹配的港口影像海陆分SURF特征点描述子，然后利用相邻图像间的SURF特征点匹配关系，通过RANSAC算法进行3幅拍摄自不同高度和角度的港口影像，实95%以上。该方法具有良好的实用性，可用于港口影像的海陆边界提关键词：港口影像；海陆分离；SURF的遥感监测中，海陆分离是一个重要的问题。准确地将海和陆区分开来，可以帮助我们更好的了解海洋环境、监测海洋资源等。目前，海陆分离的研究主要基于图像特征的提取和分类。常用的图像特征包括颜色、纹理、形状和结构等。其中，纹理特征是一种非常重F征点匹配的港口影像海陆分离方法就是基于图像纹理特征进行分类的。SURFSpeededUpRobustFeatures的缩写，它是一种高效而且下提取出稳定的特征点。SURF特征点的描述子具有良好的信息性和鲁棒SURFSURF特征点匹配关系，通过RANSAC达到95%以上，证明了该方法的有效性和实用性。CannySURFSURF是一种高效而且鲁棒的局部图像特征提取方法，其提取的特征SURF特SURFSURF特征点，包括SURF特征点描述子，通SURF特征点匹配存在噪声和外点（outliers）的干扰，我们需要通过RANSAC算法进行外点剔除，最终确定海陆边界。RANSAC算法：通过随机抽取一组特征点对，利用这些点对计算RANSAC算法计算出的海陆边界点集，通过本文提出的基于SURF特征点匹配的港口影像海陆分离方法在三幅800×600像素。实验结果表明，所提出的方法能够有效地将海陆边界分离出来，识别率达到95%以上。本文提出了一种基于SURF特征点匹配的港口影像海陆分离方法。通过对

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