基于Retinex和改进的最小生成树分割提取模糊航空图像中的河流

• 作者: 杨楠 王卫星 赵祥模
• 来源期刊: 山东农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Retinex 最小生成树 图像提取
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 890-896
• 页数: 7页
• 分类号: TP751
• 字数: 4344字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2324.2017.06.017

摘要

本文提出了一种Retinex和改进的最小生成树分割相结合的算法,能够准确地从模糊航拍图像中提取出河流.首先,通过多尺度Retinex(MSR)算法增强图像,然后基于形状先验和改进的最小生成树分割算法检测出主要河流.分别测试了各种不同模糊航拍河流图像,比较了四种众所周知的图像增强算法和四种常用的图像分割算法.结果表明:若没有MSR的图像增强,单一的最小生成树算法无法准确地提取模糊航拍图像中的河流;新算法对模糊或光照不均的河流图像,与传统算法比较有着明显的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵祥模	长安大学信息工程学院	171	1125	16.0	25.0
2	杨楠	长安大学信息工程学院	17	64	5.0	7.0