【摘 要】
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针对传统的马尔科夫随机场不能利用观察图像中的上下文信息、条件随机场虽然能够同时利用两种上下文信息,但基于像素的条件随机场模型抗噪能力差、计算量大和效率低的问题,该
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针对传统的马尔科夫随机场不能利用观察图像中的上下文信息、条件随机场虽然能够同时利用两种上下文信息,但基于像素的条件随机场模型抗噪能力差、计算量大和效率低的问题,该文结合条件随机场和基于对象的图像分析方法,提出一种新的对象级条件随机场,并用于遥感图像道路的提取。该方法利用各个对象构建的邻接关系,建立基于对象的条件随机场模型;将道路提取问题归结为一个二类分类问题,并采用三类共29维特征进行模型训练和推断。实验结果表明：相比基于像素的条件随机场模型,本文方法提取精度更高,训练和推断的时间明显减少。
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