高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割法
传统模糊C均值聚类在影像分割中只考虑影像的灰度特征,导致该算法用于高空间分辨率遥感影像分割时分割结果不理想.针对该问题,本文提出了一种高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割方法.该方法首先利用分水岭变换算法产生多个超像素子区域;然后比较各个子区域间光谱特征的相似性;最后利用融合光谱特征的模糊C均值聚类对这些超像素子区域进行合并.试验选用4组不同场景的遥感影像,采用定性和定量相结合的方法评价试验结果.试验结果表明,该方法有效提高了分割区域的分割精度,并取得了较好的分割视觉效果.
高空间分辨率遥感影像、超像素、影像分割、分水岭变换、模糊聚类
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P237(摄影测量学与测绘遥感)
云南省应用基础研究计划面上项目;自然资源部地球观测与时空信息科学重点实验室经费资助项目
2020-06-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
589-597