自适应多维特征减少的模糊C-均值遥感图像分割算法

摘要：

针对传统分割算法难以对遥感图像进行有效分割的问题,提出了一种自适应特征减少的图像分割算法.首先对源图像进行超像素分割,将获得的超像素作为算法的基本操作对象.其次,提取图像的颜色、纹理、边缘以及空间等多维特征,并使用加权像素值来表示超像素的特征.再者,将模糊分离度量加入到FRFCM(fea-ture-reduction fuzzy C-means)模型中,构造特征减少分割算法.该算法可以自动选择有用特征.最后对分割算法进行优化,获取最终分割结果.通过遥感图像分割实验表明,提出算法能有效分割遥感图像,在分割准确度、运行时间、消除噪声影响等性能方面优于其他同类算法.

关键词：遥感图像分割;超像素;多维特征;模糊分离度量;特征减少

所属期刊栏目：39

分类号：TP393.04(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61703278

在线出版日期：2022-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：906-910