结合超像素和图的点积表示的遥感影像分割算法
基于分裂-合并的图像分割方法可以克服传统基于像素的遥感影像分割算法易受噪声干扰、分割效率低、分割效果差等缺点.结合超像素和图的点积表示算法,提出一种新的基于分裂-合并的遥感影像分割方法.首先,采用简单线性迭代聚类(SLIC)算法对图像进行超像素分割;其次,测量每个超像素块的纹理特征,并考虑空间邻近性,计算每两块之间的距离;然后,将每个超像素块视为图中一个顶点,构建相似矩阵,采用修正的图的点积表示算法将每个顶点重新映射为新的向量,并进行基于角度的k-means方法聚类,得到最后的分割结果.实验结果表明,所提方法分割结果稳定,同时有效地提高了分割精度,取得较好的分割视觉效果.
图像处理、遥感影像、简单线性迭代聚类、超像素分割、图的点积表示、基于角度的k均值
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P237(摄影测量学与测绘遥感)
国家自然科学基金;安徽省高校自然科学基金项目;安徽省高校自然科学基金项目;安徽省高校自然科学基金项目;安徽省重点实验室开发课题
2022-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
170-181
