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针对现在的高分辨率遥感影像建筑物识别与提取方法存在的准确率低及数据要求严格等问题，提出一种基于邻域总变分（ NTV）和势直方图函数（PHF）的方法。首先，计算遥感影像各像元的加权邻域总变分似然函数取值，并进行区域生长分割，将矩形度和长宽比作为约束条件提取候选建筑物；然后，进行阴影自动提取；最后，利用数学形态学对阴影进行处理，计算处理后的阴影和候选建筑物之间的邻接关系得到建筑物，并用最小外接矩形对其边界进行拟合。为了验证所提算法的有效性，选取深圳市PLEIADES影像中9幅具有代表性的子影像进行实验。实验结果表明，所提方法的平均查准率和平均查全率分别达到97. 7l%和84. 21%，与水平集和基于颜色不变性特征两种建筑物提取方法相比，在总体性能F1上具有lO%以上的提高。
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