發(fā)布時間：2018-02-08 22:17

  本文關(guān)鍵詞： 紋理 相對全變差 均值漂移 遙感圖像分割　出處：《計算機應(yīng)用》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對包含復(fù)雜紋理信息的遙感圖像難以進行精準(zhǔn)圖像分割的問題,提出了一種結(jié)合紋理去除的遙感圖像分割方法。首先,改進了相對全變差紋理去除方法,通過引入新的范數(shù)約束使相對全變差紋理去除方法可以在去除紋理信息的同時凸顯圖像中的主要結(jié)構(gòu),達到輔助分割的效果;然后,使用均值漂移算法對經(jīng)過紋理去除的遙感圖像進行無監(jiān)督聚類,達到分割的目的;最后,提出的遙感圖像分割算法在不同遙感圖像上進行了測試。實驗結(jié)果表明,在高分辨遙感圖像的分割上,所提算法可以分割出遙感圖像中的主要目標(biāo),和直接分割或者結(jié)合其他紋理去除方法相比取得了更好的分割結(jié)果。所提出的分割算法可以降低紋理信息對圖像分割的影響,提高遙感圖像分割的精度。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of accurate image segmentation in remote sensing images with complex texture information, a remote sensing image segmentation method combined with texture removal is proposed. Firstly, the relative total variation texture removal method is improved. By introducing new norm constraints, the relative total variation texture removal method can not only remove texture information, but also highlight the main structure of the image, so as to achieve the effect of auxiliary segmentation. The mean shift algorithm is used for unsupervised clustering of remote sensing images after texture removal. Finally, the proposed remote sensing image segmentation algorithm is tested on different remote sensing images. The experimental results show that, In the segmentation of high-resolution remote sensing images, the proposed algorithm can segment the main targets in remote sensing images. The proposed segmentation algorithm can reduce the influence of texture information on image segmentation and improve the accuracy of remote sensing image segmentation.
【作者單位】： 陜西師范大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(41171338,41471280,61401265)~~
【分類號】：TP751

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