检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国科学院遥感应用研究所,北京100101 [2]中国科学院遥感国家重点实验室,北京100101
出 处:《计算机应用研究》2006年第10期154-155,185,共3页Application Research of Computers
基 金:国家"863"计划资助项目(2003AA135010);中国科学院院"百人计划"资助项目(KZCX0504)
摘 要:高分辨率遥感影像(如IKONOS影像)海量数据、复杂细节的特点决定了高分辨率遥感影像分割的技术难点,提出了基于同质性梯度特征、分水岭算法和最小代价合并的快速分割方法。首先对于原始图像进行同质梯度计算得到同质梯度图像;其次利用一种高效的分水岭变换获得初始分割图像;最后给出一种改进的区域合并算法来优化初始分割区域。应用于IKONOS影像的实验证明与其他的分割算法相比,采用所提出的分割方法能快速、准确地获得高分辨率遥感图像的分割结果。The characters such as large size and complex details of high resolution remote sensing image like IKONOS image determines the technological difficult point of such image segmentation. In this study, a fast and accurate segmentation approach was proposed based on homogeneity gradient character, watershed transform and min-cost region merging. First, a homogeneity gradient image was produced from initial image. Then, an efficient watershed transform was employed to gain the initial segments. Finally, an improved region merging approach was proposed to merge the initial segments and the final segment was obtained. Experiments show, compared with other segment approach, the proposed one is a bit faster and a bit more accurate when applied to the IKONOS image.
关 键 词:高分辨率 遥感影像 分割 区域合并 梯度 分水岭
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.222