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基于模糊形态学梯度的高分辨率遥感影像分割方法
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:0
  • 页码:3140-3142
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210046
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(40871189);国家“863”计划资助项目(2007AA122224,2006AA122146)
  • 相关项目:基于空间语义与面向对象机制的高分辨率遥感图像检索方法研究
中文摘要:

针对高分辨率遥感影像提出一种有效的分割方法。首先采用分块方式计算图像复杂度,根据不同的复杂度,使用相应参数的均值偏移算法对图像进行颜色量化,图像越复杂,量化级数越多;在量化结果的基础上构建多形状结构元素,然后使用该结构元素对图像提取模糊形态学梯度,并使用浸没式分水岭变换得到分割结果;最后,使用改进的合并代价函数进行小区域合并而获得最终结果。对QuickBird多光谱影像进行分割实验,结果证明了该方法的有效性。

英文摘要:

This paper proposed an effective segmentation of high-resolution remote sensing image. At first, calculated the image complexity by imago-blocking. With different image complexities, implemented mean-shift algorithm to quantize image color which using corresponding parameters. The more complex the image is, the more the quantization scalar is. Constructed multi-shape structure elements based on the quantization result and fuzzy morphological gradient was got. Used immersion simulation watershed transform to obtain the segmentation result. At last, merged small regions by using improved merging cost functions. Experiments have been implemented to QuickBird multi-spectrum images and the results show good performance of this segmentation method in quality.

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