隨著超像素算法的發(fā)展,簡單線性迭代聚類算法（SLIC）簡單和良好的分割效果被廣泛應(yīng)用,主要應(yīng)用在林地信息提取、目標(biāo)跟蹤、生物醫(yī)學(xué)圖像等領(lǐng)域。但針對簡單線性迭代聚類算法在紋理較為復(fù)雜的遙感影像分割中的不足,提出了一種改進(jìn)SLIC的超像素分割算法（M-SLIC）。首先使用均值漂移算法對預(yù)處理后的LandSat8遙感影像進(jìn)行均值漂移,再結(jié)合均勻模式+旋轉(zhuǎn)不變的線性反投影算法（LBP）和SLIC算法,對遙感影像進(jìn)行超像素分割處理。結(jié)果表明:M-SLIC超像素分割算法分割遙感影像時(shí)相比較SLIC算法在邊緣召回率上提高了1.5%,在欠分割錯(cuò)誤率上降低了2%,M-SLIC算法能夠更好地貼合遙感影像邊緣,對于顏色相近的地物分割的欠分割錯(cuò)誤率更低,更適合紋理較為復(fù)雜的林地遙感影像。 

【文章來源】：東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,48(11)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

原始圖像與不同處理圖像的比較

因此,M-SLIC在LandSat8遙感影像處理中,能夠很好的捕捉地物變化特征,反映不同地物典型的紋理信息,并且邊界捕捉更精準(zhǔn),具有更好的準(zhǔn)確率和魯棒性;M-SLIC在欠分割錯(cuò)誤率以及覆蓋率上優(yōu)于SLIC、SLIC融合紋理、LSC、SEEDS算法。圖3 不同超像素不同算法的邊緣召回率和欠分割錯(cuò)誤率變化趨勢

圖2 LandSat8遙感影像分割結(jié)果表3 幾種主要算法運(yùn)行時(shí)間對比 算法 不同超像素不同算法的運(yùn)行時(shí)間/s 100塊超像素 200塊超像素 300塊超像素 400塊超像素 500塊超像素 600塊超像素 700塊超像素 800塊超像素 900塊超像素 1 000塊超像素 M-SLIC 3.10 3.15 3.18 3.40 3.50 3.70 3.75 4.05 4.10 4.15 SLIC紋理 3.04 3.12 3.20 3.27 3.30 3.42 3.47 3.51 3.74 3.82 SLIC 2.13 2.17 2.25 2.31 2.39 2.45 2.58 2.75 2.92 3.11 SEEDS 1.12 1.18 1.21 1.28 1.33 1.38 1.46 1.51 1.57 2.44 LSC 2.55 2.57 2.61 2.56 2.72 2.75 3.05 3.13 3.22 3.31

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3379539