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一种基于CNN与梯度分水岭算法的卫星图像区域分割识别方法
被引量:
2
1
作者
张日升
朱桂斌
+1 位作者
张燕琴
陈威静
《红外技术》
CSCD
北大核心
2017年第12期1114-1119,共6页
卫星图像的准确分割与识别在军事、环境、民生方面都有着重要的研究意义与价值。传统的区域分割算法如分水岭算法、k-means算法等在错综复杂的卫星图像中表现不佳,且不能同时给出区域的类别。为解决上述问题,本文提出一种结合CNN与分水...
卫星图像的准确分割与识别在军事、环境、民生方面都有着重要的研究意义与价值。传统的区域分割算法如分水岭算法、k-means算法等在错综复杂的卫星图像中表现不佳,且不能同时给出区域的类别。为解决上述问题,本文提出一种结合CNN与分水岭算法的图像区域分割方法。该方法首先使用人工标记的区域图像训练CNN(卷积神经网络)分类器,且使其具有旋转不变性及平移不变性,从而能适应不同状态下的图像分类。然后用分水岭算法对图像进行区域粗粒度的聚类,针对分割出的每一个候选区域,使用CNN分类器对其迭代打分,最后得到分割区域并给出识别结果。实验结果表明,该方法较传统方法有更好效果。
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关键词
卷积神经网络
梯度分水岭
卫星图像
分割识别
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题名
一种基于CNN与梯度分水岭算法的卫星图像区域分割识别方法
被引量:
2
1
作者
张日升
朱桂斌
张燕琴
陈威静
机构
重庆通信学院应急通信重庆市重点实验室
中国人民解放军
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2017年第12期1114-1119,共6页
基金
重庆市科技研发基地能力提升项目(cstc2014ptsy40003)
文摘
卫星图像的准确分割与识别在军事、环境、民生方面都有着重要的研究意义与价值。传统的区域分割算法如分水岭算法、k-means算法等在错综复杂的卫星图像中表现不佳,且不能同时给出区域的类别。为解决上述问题,本文提出一种结合CNN与分水岭算法的图像区域分割方法。该方法首先使用人工标记的区域图像训练CNN(卷积神经网络)分类器,且使其具有旋转不变性及平移不变性,从而能适应不同状态下的图像分类。然后用分水岭算法对图像进行区域粗粒度的聚类,针对分割出的每一个候选区域,使用CNN分类器对其迭代打分,最后得到分割区域并给出识别结果。实验结果表明,该方法较传统方法有更好效果。
关键词
卷积神经网络
梯度分水岭
卫星图像
分割识别
Keywords
convolutional neural network, gradient watershed, sensing images, segmentation and recognition
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于CNN与梯度分水岭算法的卫星图像区域分割识别方法
张日升
朱桂斌
张燕琴
陈威静
《红外技术》
CSCD
北大核心
2017
2
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