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摘要:
影像分割是面向对象高分辨率遥感影像分析的基础与关键.针对传统影像分割方法易受噪声影响,且难以确定合适的影像分割尺度的问题,本文提出了一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法.首先用简单线性迭代聚类算法对影像进行过分割生成超像素;然后初始设定影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素进行合并,获得分割数-方差和、分割数-局部方差、分割数-局部方差变化率指标图,依据3个指标图确定合适的影像分割数;最后根据确定的合适影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素重新合并得到分割结果.定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以有效地克服影像噪声对分割结果的影响,获得良好的影像分割结果.
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文献信息
篇名 一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法
来源期刊 测绘学报 学科 地球科学
关键词 高分辨率遥感影像 影像分割 超像素 聚类 区域合并
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 摄影测量学与遥感
研究方向 页码范围 734-742
页数 9页 分类号 P237
字数 5537字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李德仁 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 350 13038 58.0 101.0
3 王密 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 76 1069 18.0 31.0
9 董志鹏 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 7 81 3.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
高分辨率遥感影像
影像分割
超像素
聚类
区域合并
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘学报
月刊
1001-1595
11-2089/P
大16开
北京复兴门外三里河路50号
2-224
1957
chi
出版文献量(篇)
3170
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