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结合树滤波及树划分的高分辨率遥感图像分割算法

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针对最小生成树(MST)区域划分易受高分辨率遥感图像中的几何噪声影响以及基于几何划分方法计算量大以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种基于最小生成树的树滤波和树划分的高分辨率遥感图像分割方法.该方法通过树滤波得到顾及地物边缘信息的图像平滑结果,解决了最小区域树划分易受图像几何噪声影响的问题;并定义了一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界的特点,解决复杂地物边界的表达问题,并避免动态划分方法在迭代过程中反复划分造成的计算量大的问题.首先利用树滤波对图像进行预处理;然后利用MST划分将图像域划分成若干个同质子区域,并假设每个同质子区域内的像素服从独立同一的高斯分布,并在贝叶斯理论框架下构建基于区域的图像最优分割模型;最后结合M-H/ML算法进行图像分割和模型参数估计.为了验证提出方法,分别对真实及模拟彩色图像进行分割试验,定性定量评价结果表明了提出方法的可行性和有效性.

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来源
《2017全国博士生学术论坛-测绘科学与技术暨国务院学位委员会测绘学科评议组工作会议》|2017年|1-12|共12页
会议地点河南焦作
作者
LIN Wenjie; 林文杰; LI Yu; 李玉; ZHAO Quanhua; 赵泉华;
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作者单位

国务院学位委员会办公室;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类图像处理方法;
关键词
遥感图像; 图像分割; 最小生成树; 树滤波; 树划分;

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