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结合最小生成树划分的高分遥感图像分割
1
作者
林文杰
李玉
赵泉华
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2018年第6期109-116,共8页
针对基于几何划分的区域统计图像分割方法计算量大以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出了一种基于静态划分和区域统计的彩色高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义了一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界的特点,解...
针对基于几何划分的区域统计图像分割方法计算量大以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出了一种基于静态划分和区域统计的彩色高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义了一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界的特点,解决复杂地物边界的表达问题,并避免动态划分方法在迭代过程中反复划分造成的计算量大的问题。首先利用MST划分将图像域划分成若干个同质子区域,并假设每个同质子区域内的像素服从独立同一的高斯分布;然后在贝叶斯理论框架下构建基于区域的图像最优分割模型;最后结合M-H/ML算法进行图像分割和模型参数估计。为了验证提出方法,分别对真实及模拟彩色图像进行分割试验,定性定量评价结果表明了提出方法的可行性和有效性。
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关键词
最小生成树划分
M-H算法
ML算法
高分辨彩色遥感图像
图像分割
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职称材料
题名
结合最小生成树划分的高分遥感图像分割
1
作者
林文杰
李玉
赵泉华
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2018年第6期109-116,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(41271435)
国家自然科学基金青年科学基金(41301479)
文摘
针对基于几何划分的区域统计图像分割方法计算量大以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出了一种基于静态划分和区域统计的彩色高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义了一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界的特点,解决复杂地物边界的表达问题,并避免动态划分方法在迭代过程中反复划分造成的计算量大的问题。首先利用MST划分将图像域划分成若干个同质子区域,并假设每个同质子区域内的像素服从独立同一的高斯分布;然后在贝叶斯理论框架下构建基于区域的图像最优分割模型;最后结合M-H/ML算法进行图像分割和模型参数估计。为了验证提出方法,分别对真实及模拟彩色图像进行分割试验,定性定量评价结果表明了提出方法的可行性和有效性。
关键词
最小生成树划分
M-H算法
ML算法
高分辨彩色遥感图像
图像分割
Keywords
minimum spanning tree tessellation
metropolis-hastings algorithm
maximum likelihood algorithm
highresolution color remote sensing image
image segmentation
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
结合最小生成树划分的高分遥感图像分割
林文杰
李玉
赵泉华
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2018
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