曲波特征加权的高分辨率遥感图像统计分割方法研究  

Research on statistic segmentation method of high resolution remote sensing image based on curvelet feature weighted

作　　者：王玉 WANG YU(College of Geomatics and Geoinformation,Guilin University of Technology,Guilin 541004,China)

机构地区：[1]桂林理工大学测绘地理信息学院

出　　处：《测绘学报》2020年第3期402-402,共1页Acta Geodaetica et Cartographica Sinica

基　　金：桂林理工大学科研启动基金(GUTQDJJ2018065)

摘　　要：高分辨率遥感图像精确分割是遥感图像处理的研究热点和难点。高分辨率遥感图像中同质区域间的差异性不仅表现在光谱特征上,同样存在于边缘、纹理等结构特征上。为了更好分割高分辨率遥感图像,需在分割算法中考虑结构特征。因此,如何提取更多有助于精准分割的结构特征,并探究这些特征在分割过程中的作用规律成为设计高分辨率遥感图像分割算法的关键问题。为此,论文提出在曲波变换理论基础上构建不同结构特征提取模型,并以加权的方式将提取的结构特征纳入贝叶斯和能量分割模型中。

关 键 词：高分辨率遥感图像 遥感图像处理 特征加权 曲波变换 分割过程 光谱特征 同质区域 提取模型 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]