基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的多光谱遥感图像分割

徐海霞; 温显斌; 邹永廖; 郑永春

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基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的多光谱遥感图像分割

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针对多光谱遥感图像的特点,结合图谱聚类、Contourlet系数分布的统计特性和多尺度Markov模型,提出了一种基于Contourlet域图谱聚类和多尺度Markov模型的分割(CSCMMS)方法。首先对待分割图像进行Contourlet变换,利用图谱聚类对最粗尺度低频图像聚类得到可靠的初始分割结果;然后利用互信息构造Contourlet域的多尺度Markov模型,结合多尺度、多方向的图像信息将低频图像的初始分割结果逐尺度传递到最细尺度,得到原始图像的分割。对合成图像和多光谱遥感图像的实验结果表明,提出方法在边缘信息保持和噪声敏感性上具有明显改进,错分率和运算时间进一步降低。

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来源
《光电子．激光》 |2013年第5期|999-1005|共7页
作者
徐海霞; 温显斌; 邹永廖; 郑永春;
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作者单位

天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室;

天津市智能计算及软件新技术重点实验室;

天津300384;

中国科学院国家天文台;

北京100012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
多光谱遥感图像; 分割; Contourlet; 图谱聚类; 多尺度Markov模型; 互信息;

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