边缘约束下的分形网络分割算法

摘要：

分形网络演化算法(fractal net evolution approach,FNEA)是一种有效的多尺度影像分割算法,但对于具有斑点噪声、局部区域对比度低等特点的高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像,直接应用FNEA算法得到的分割结果难以用于后续的面向对象影像分析.提出了基于边缘约束的FNEA (edge restricted FNEA,eFNEA)算法,通过加入边缘信息和构建异质性规则来为分割融入更多信息,提高分割效果.实验结果表明,对于微弱边缘和噪声污染严重等情形,eFNEA算法的分割结果均优于FNEA算法.

关键词：SAR、FNEA、多尺度分割、边缘约束

所属期刊栏目：44

分类号：P208(一般性问题)

资助基金：武汉市青年科技晨光计划2017050304010300;江西省重点研发计划20171BBE50062;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室资助课题WE2016016

在线出版日期：2019-12-31（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：1693-1699