發(fā)布時間：2017-07-25 21:06

  本文關(guān)鍵詞：基于譜聚類的高分辨率全色遙感影像分割

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【摘要】：為了協(xié)調(diào)高分辨率全色遙感影像區(qū)域和邊界的最優(yōu)分割,提出了一種基于像素鄰域和光譜特征的譜聚類高分辨率全色遙感影像分割方法。該算法重點著手于構(gòu)建影像圖模型,在其中引入像素鄰域作用并充分顧及像素光譜測度差異。假定鄰域像素具有連接關(guān)系,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建影像連接矩陣,再考慮像素光譜測度差異的影響建模像素間相似性,最終結(jié)合像素連接性和相似度構(gòu)建影像權(quán)值矩陣完成圖模型建立;而后在圖模型的基礎(chǔ)上,采用對權(quán)值矩陣特征分解并就分解結(jié)果進行選擇的方式將影像數(shù)據(jù)變至低維特征空間,進而對獲取的新數(shù)據(jù)執(zhí)行FCM聚類算法達到影像分割目的。為了驗證提出算法的有效性,分別對模擬影像和高分辨率全色遙感影像進行分割實驗,定性、定量的評價結(jié)果表明了該算法的可行性與優(yōu)越性。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)測繪與地理科學(xué)學(xué)院遙感科學(xué)與應(yīng)用研究所;
【關(guān)鍵詞】： 高分辨率 譜聚類 圖模型 鄰域像素 相似度
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41271435,41301479) 遼寧省自然科學(xué)基金(2015020090)項目資助
【分類號】：TP751
【正文快照】： 1引言遙感影像分割是低層遙感影像處理和高層遙感影像分析和理解的橋梁,是實現(xiàn)遙感影像信息自動提取的關(guān)鍵步驟,具有重要意義[1]�，F(xiàn)有的影像分割方法大致分為4類:閾值法,聚類法,邊緣檢測法和區(qū)域提取法[2]。目前,聚類算法被廣泛應(yīng)用于影像分割,已經(jīng)成為遙感影像分割最具代表

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本文編號：573252