Improve method using spatial fast filters and GPU to detection of parcels of land in satellite images for cadaster purposes

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: 2018 World Congress on Engineering and Computer Science, WCECS 2018

Год издания: 2018

Ключевые слова: Canny edge detector, Digital image, Dynamic histogram equalization, Fast filters, GPU, Parallel programming, Satellite image, SSIM measure

Аннотация: Nowadays, remotely sensed images are used for various purposes in different applications. One of them is the cadastral application using high resolution satellite imagery. The edge detection has an important role in image processing, especially in the detection and the extraction physical features, those which are useful to their enforcement in the analysis of cadasters. An improve methodology is shown for detection of parcels of land in satellite images using GPU and fast filter for improve time process to reduce the noise, dynamic histogram equalization instead classic histogram equalization and Canny edge detection which is the best of others as Sobel, Prewitt, etc, for accelerated time process we used parallel Matlab GPU. © 2018 Newswood Limited.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Lecture Notes in Engineering and Computer Science

Выпуск журнала: Vol. 2237

Номера страниц: 453-458

ISSN журнала: 20780958

Издатель: Newswood Limited

Авторы

  • Cadena L. (Electric and Electronic Department, Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, Av. Gral Ruminahui s/n, Sangolqui, Ecuador)
  • Cadena F. (College Juan Suarez Chacon, Quito, Ecuador)
  • Legalov A. (Siberian Federal University, 79 Svobodny pr., Krasnoyarsk, 660041, Russian Federation)
  • Zotin A. (Department of Informatics and Computer Techniques, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology, 31 krasnoyarsky rabochу, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.