基于Mean Shift的大批量遥感影像分割方法

• 作者: 朱士才 王宗伟 翟晓彤
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: Mean Shift算法 影像分割 并行计算 重叠区域 无缝拼接
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 13-18
• 页数: 6页
• 分类号: TP79
• 字数: 4568字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.01.03

摘要

由于收敛速度快、分割精度好,Mean Shift算法被广泛应用于影像分割中,但是处理大遥感影像时,Mean Shift算法存在速度慢、效率低下等问题.为此提出一种基于Mean Shift的分块并行无缝分割算法.首先在分块并行Mean Shift分割的基础上,通过标签影像的统一编码和重叠区域标签值建立对应关系,确定分块线的消除准则;然后进行标签影像的行和列拼接;最后对拼接后的标签影像进行矢量化,生成最终分割结果.实验表明,该算法相对于原始Mean Shift算法,在保证分割结果可靠性的同时大大提高了影像分割的效率,能够很好地解决大批量遥感影像的分割问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱士才		7	26	4.0	5.0
2	王宗伟		4	4	1.0	2.0