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光学遥感图像分割技术综述
被引量：
25
1
作者
闵蕾
高昆
+4 位作者
李维
王红
李婷
吴穹
焦建超
《航天返回与遥感》
CSCD
2020年第6期1-13,共13页
遥感图像分割技术旨在将包含复杂地物空间分布信息的遥感图像划分为具有特定语义标签的不同区域,在遥感影像的分析和解译环节中有着重要应用。文章参照人类视觉系统的感知和视觉信息逐层稀疏化加工的特性,从基于浅层特征的分割方法、基...
遥感图像分割技术旨在将包含复杂地物空间分布信息的遥感图像划分为具有特定语义标签的不同区域,在遥感影像的分析和解译环节中有着重要应用。文章参照人类视觉系统的感知和视觉信息逐层稀疏化加工的特性,从基于浅层特征的分割方法、基于中层特征的分割方法和基于深层特征的分割方法三个层面,对常见的光学遥感图像分割技术进行了分类综述,陈述了各种主要算法的基本特点,并对比了它们的优势和局限性,同时也对未来的改进和发展方向进行了展望,为遥感图像分割的研究提供了一定的参考借鉴价值。
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关键词
图像
分割
分类
图像特征层次
深度学习
光学遥感
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职称材料
题名
光学遥感图像分割技术综述
被引量：
25
1
作者
闵蕾
高昆
李维
王红
李婷
吴穹
焦建超
机构
北京理工大学光电成像技术与系统教育部重点实验室
北京空间机电研究所
中国空间技术研究院总体部
出处
《航天返回与遥感》
CSCD
2020年第6期1-13,共13页
基金
国家自然科学基金(61875013)
装备预研航天科技联合基金(6141B061004)。
文摘
遥感图像分割技术旨在将包含复杂地物空间分布信息的遥感图像划分为具有特定语义标签的不同区域,在遥感影像的分析和解译环节中有着重要应用。文章参照人类视觉系统的感知和视觉信息逐层稀疏化加工的特性,从基于浅层特征的分割方法、基于中层特征的分割方法和基于深层特征的分割方法三个层面,对常见的光学遥感图像分割技术进行了分类综述,陈述了各种主要算法的基本特点,并对比了它们的优势和局限性,同时也对未来的改进和发展方向进行了展望,为遥感图像分割的研究提供了一定的参考借鉴价值。
关键词
图像
分割
分类
图像特征层次
深度学习
光学遥感
Keywords
image segmentation
classification
image feature level
deep learning
optical remote sensing
分类号
TP715 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
光学遥感图像分割技术综述
闵蕾
高昆
李维
王红
李婷
吴穹
焦建超
《航天返回与遥感》
CSCD
2020
25
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