發(fā)布時(shí)間：2017-08-08 02:02

  本文關(guān)鍵詞：簡(jiǎn)單線性迭代聚類的高分辨率遙感影像分割

  更多相關(guān)文章： 高分辨率遙感影像 SLIC超像素 影像過分割 影像分割 超像素合并 聚類

【摘要】：影像分割是面向?qū)ο笥跋穹治龅幕A(chǔ)和關(guān)鍵。針對(duì)傳統(tǒng)影像分割方法地物邊界依附性差、易受影像噪聲影響等問題,提出一種簡(jiǎn)單線性迭代聚類(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)的高分辨率遙感影像分割方法。該方法首先用SLIC算法對(duì)影像過分割生成SLIC超像素,之后根據(jù)相似性規(guī)則對(duì)SLIC超像素進(jìn)行合并實(shí)現(xiàn)影像分割;然后通過構(gòu)造Lab顏色空間下的五維特征參數(shù)度量影像像素的局部特征差異,并通過SLIC算法把具有相似性特征的像素聚類生成超像素,克服影像噪聲對(duì)分割結(jié)果的影響;最后根據(jù)相似性合并規(guī)則以超像素為基本單元進(jìn)行區(qū)域合并,從而達(dá)到分割目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出方法具有良好的高分辨率遙感影像分割結(jié)果。
【作者單位】： 中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院;東華理工大學(xué)江西省數(shù)字國土重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 高分辨率遙感影像 SLIC超像素 影像過分割 影像分割 超像素合并 聚類
【基金】：地理空間信息工程國家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目(201322) 江西省數(shù)字國土重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放研究基金資助項(xiàng)目(DLLJ201406) 國家自然科學(xué)基金(41201428) 測(cè)繪遙感信息工程國家重點(diǎn)試驗(yàn)室開放研究基金項(xiàng)目(13R01)
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 2.東華理工大學(xué)江西省數(shù)字國土重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南昌344000)0引言高空間分辨率遙感影像如GeoEye1、WorldView、Ikonos、QuickBird等廣泛應(yīng)用于農(nóng)作物產(chǎn)量評(píng)估、森林火災(zāi)檢測(cè)、地物分類等領(lǐng)域。與基于像元的方法相比較,面向?qū)ο蟮姆椒ǜm合高分辨率遙感影像的信息提取與分析。影像

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：637692