基于超像素和超度量轮廓图的无人机图像分割算法

摘要：

为精确地分割高分辨率无人机航拍图像中的不同地物,提出一种基于超像素和超度量轮廓图的无人机图像分割算法.首先对图像进行线性谱聚类,生成超像素;然后根据HSV颜色空间的直方图特征计算超像素区域间的不相似度;再结合层次分割思想得到可表示边缘强度的超度量轮廓图并将其归一化;最后利用合适的阈值删除边缘强度低于该阈值的轮廓,并将所对应的区域进行合并得到分割后的图像.与ISODATA,FCM和gPb-OWT-UCM算法比较的实验结果表明,该算法图像分割准确率较高,对初始参数的依赖性小,且计算复杂度低.

关键词：无人机图像、图像分割、超像素、线性谱聚类、超度量轮廓图

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市科技计划Z171100001417005;"十三五"国家重点研发计划2018YFD0600200;中央高校基本科研业务费专项资金2015ZCQ-XX

在线出版日期：2019-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1294-1300