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摘要:
针对传统迭代条件模式算法用于遥感影像分割时易出现误分割的问题,该文提出了结合核密度估计理论的迭代条件模式算法.使用自适应双边滤波器对影像进行预处理以提高影像质量,运用基于核密度估计理论的爬山算法获取影像的初始标记,结合MAP-MRF框架构建一种新的ICM算法对遥感影像进行分割.实验结果表明,使用基于核密度估计理论的爬山算法获取的初始标记后,基于MAP-MRF框架构建的分割算法能得到更准确的分割结果.和已有算法相比,该算法获得的分割结果在准确率和Kappa系数上都优于传统ICM算法、基于丰富语义的ICM算法和改进的ICM算法.
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文献信息
篇名 结合核密度估计理论的ICM遥感影像分割算法
来源期刊 测绘科学 学科 地球科学
关键词 遥感影像 影像分割 迭代条件模式(ICM) 自适应双边滤波器 核密度估计 MAP-MRF框架
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 摄影测量学与遥感
研究方向 页码范围 63-71,87
页数 10页 分类号 P237
字数 语种 中文
DOI 10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.05.010
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 杨军 兰州交通大学电子与信息工程学院 71 349 10.0 15.0
2 李波 兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃省地理国情监测工程实验室 77 340 10.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
遥感影像
影像分割
迭代条件模式(ICM)
自适应双边滤波器
核密度估计
MAP-MRF框架
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学
月刊
1009-2307
11-4415/P
大16开
北京市海淀区北太平路16号
2-945
1976
chi
出版文献量(篇)
7258
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67354
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