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摘要:
遥感影像的分割中纹理特征是分辨、提取影像中地物类别的一个重要特征,文中提出一种利用贝叶斯公式进行遥感影像分类的思路,根据判断规则,选择改进概率最大的一个作为决策分类的结果.对比提出了另一种基于Daubechies1小波的改进K-mean算法影像分割技术,利用二维单尺度小波变换将图像像素分解到不同的维度空间,利用每个图像子块频带的平均能量值作为特征分量进行融合,最后利用小波逆变换还原分类图像.文中使用MATLAB 2010a软件进行算法实现,利用云南省滇池流域海口镇的2015年遥感影像数据进行了实验,最后对结果进行了定性分析和定量评价.结果表明,上述两种遥感影像分割算法在高分辨率遥感图像地物目标分类提取中取得较好的应用结果.
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文献信息
篇名 两种改进的遥感影像地物分类方法对比研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 贝叶斯分类 影像分割 特征提取 小波变换 海口镇
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 154-157,162
页数 5页 分类号 TP301
字数 4616字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.02.033
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 谢菲 云南大学资源环境与地球科学学院 3 9 2.0 3.0
2 孟鸣 云南大学资源环境与地球科学学院 7 18 2.0 4.0
6 刘亮亮 云南大学资源环境与地球科学学院 2 6 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯分类
影像分割
特征提取
小波变换
海口镇
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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