高分辨率遥感影像的全变分分割模型
由于全变分( Total Variation,TV)模型具有较好的去噪、增强和扩散等功能,在过去的几十年中,TV模型在图像去噪、增强和超分辨率重建等方面得到了深入研究与广泛应用.鉴于TV模型的理论与分割理论具有一致性,因此本文主要研究TV模型用于高分辨率遥感影像的分割,并针对地物多尺度特征,提出了自适应的TV(ATV)模型；且与目前流行的面向对象的影像分析软件eCognition中的FNEA分割方法进行了比较.实验采用2幅高分辨率遥感影像,同时采用了面向对象的分割和分类评价,得出各方法各具优缺点的结论.
全变分模型、自适应、eCognition、FNEA、高分辨率、分割
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TP751(遥感技术)
国家自然科学基金40930532,41061130553;中央高校基本科研业务费专项资金3101016;测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费资助
2013-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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