结合纹理去除的遥感图像分割
本文关键词: 纹理 相对全变差 均值漂移 遥感图像分割 出处:《计算机应用》2017年11期 论文类型:期刊论文
【摘要】:针对包含复杂纹理信息的遥感图像难以进行精准图像分割的问题,提出了一种结合纹理去除的遥感图像分割方法。首先,改进了相对全变差纹理去除方法,通过引入新的范数约束使相对全变差纹理去除方法可以在去除纹理信息的同时凸显图像中的主要结构,达到辅助分割的效果;然后,使用均值漂移算法对经过纹理去除的遥感图像进行无监督聚类,达到分割的目的;最后,提出的遥感图像分割算法在不同遥感图像上进行了测试。实验结果表明,在高分辨遥感图像的分割上,所提算法可以分割出遥感图像中的主要目标,和直接分割或者结合其他纹理去除方法相比取得了更好的分割结果。所提出的分割算法可以降低纹理信息对图像分割的影响,提高遥感图像分割的精度。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of accurate image segmentation in remote sensing images with complex texture information, a remote sensing image segmentation method combined with texture removal is proposed. Firstly, the relative total variation texture removal method is improved. By introducing new norm constraints, the relative total variation texture removal method can not only remove texture information, but also highlight the main structure of the image, so as to achieve the effect of auxiliary segmentation. The mean shift algorithm is used for unsupervised clustering of remote sensing images after texture removal. Finally, the proposed remote sensing image segmentation algorithm is tested on different remote sensing images. The experimental results show that, In the segmentation of high-resolution remote sensing images, the proposed algorithm can segment the main targets in remote sensing images. The proposed segmentation algorithm can reduce the influence of texture information on image segmentation and improve the accuracy of remote sensing image segmentation.
【作者单位】: 陕西师范大学计算机科学学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(41171338,41471280,61401265)~~
【分类号】:TP751
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 张仁华;《遥感图像应用处理与分析》评介[J];地理研究;2004年04期
2 李伟;;遥感图像中的道路提取[J];自动化博览;2006年05期
3 李传龙;李颖;马龙;;一种新的遥感图像海岸线检测方法[J];计算机仿真;2010年08期
4 张学良;肖鹏峰;冯学智;;基于图像内容层次表征的遥感图像分割方法[J];中国图象图形学报;2012年01期
5 秦其明;遥感图像自动解译面临的问题与解决的途径[J];测绘科学;2000年02期
6 陈小琪;现代计算机印前制版技术在遥感图像印制中的应用研究——以《长江经济带可持续发展地图集》为例[J];地球信息科学;2000年02期
7 邓湘金,彭海良;一种基于遥感图像的机场检测方法[J];测试技术学报;2002年02期
8 余杰千,方涛,陈雍业;一种有效的遥感图像无缝分割方法[J];计算机应用;2003年12期
9 吴为禄;遥感图像中的云层消除处理[J];铁路航测;2003年01期
10 于辉,徐军;彩色遥感图像目标提取方法研究[J];遥感技术与应用;2003年06期
相关会议论文 前10条
1 张凤春;董增寿;刘明君;;基于局部方差均衡的遥感图像增强方法[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(2)[C];2008年
2 邓冰;林宗坚;彭晓东;;遥感图像信息度量的原理与方法[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年
3 江兴方;江鸿;何贤强;;遥感图像两种半自动拼接方法的研究[A];全国农业遥感技术研讨会论文集[C];2009年
4 罗睿;张永生;范永弘;邓雪清;;遥感图像基于内容查询的研究与实践[A];第十三届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2001年
5 陈东;庞怡杰;黄勇杰;;大倾斜航空遥感图像快速自动镶嵌技术[A];图像 仿真 信息技术——第二届联合学术会议论文集[C];2002年
6 黄勇杰;王树国;刘俊义;陈东;;遥感图像去云算法研究[A];首届信息获取与处理学术会议论文集[C];2003年
7 谢建春;赵荣椿;;遥感图像中的军用机场识别算法研究[A];信号与信息处理技术第三届信号与信息处理全国联合学术会议论文集[C];2004年
8 陈姚;王金亮;李石华;;遥感图像中云层遮挡影响消除处理方法研究述评[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年
9 张磊;朱磊;;遥感图像中直线目标的检测[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年
10 邱磊;李国辉;衡祥安;;一种基于交互学习的遥感图像挖掘方法[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议(HHME2005)论文集[C];2005年
相关重要报纸文章 前1条
1 蒋建科邋孙宏金 陈树琛;传回清晰遥感图像[N];人民日报;2008年
相关博士学位论文 前10条
1 祁友杰;基于SoC技术的遥感图像快速匹配方法研究[D];东南大学;2016年
2 霍丽君;基于变分的遥感图像恢复算法研究[D];中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;2017年
3 陈彦彤;基于局部不变特征的遥感图像星上目标识别技术研究[D];中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;2017年
4 江兴方;遥感图像去云方法的研究及其应用[D];南京理工大学;2007年
5 滕鑫鹏;遥感图像道路提取研究[D];江苏大学;2014年
6 刘春红;超光谱遥感图像降维及分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
7 刘哲;基于信息融合的遥感图像处理方法研究[D];西北工业大学;2002年
8 强赞霞;遥感图像的融合及应用[D];华中科技大学;2005年
9 杜根远;海量遥感图像内容检索关键技术研究[D];成都理工大学;2011年
10 陶午沙;基于结构模型的遥感图像军事阵地目标特征分析及其识别技术研究[D];国防科学技术大学;2004年
相关硕士学位论文 前10条
1 邱磊;基于内容的遥感图像挖掘方法研究[D];国防科学技术大学;2005年
2 王静静;基于NSCT和Shearlet变换的遥感图像增强研究[D];新疆大学;2014年
3 柴宏磊;基于知识的遥感图像港口目标识别[D];电子科技大学;2015年
4 冯一鸣;基于遥感图像中港口目标的分割算法研究与实现[D];西安电子科技大学;2014年
5 吴云坤;遥感图像变化检测技术研究[D];国防科学技术大学;2013年
6 王旭;无参考遥感图像质量综合评价算法研究[D];西安电子科技大学;2015年
7 张少辉;基于刃边法的遥感图像重建方法研究[D];西安电子科技大学;2014年
8 王子维;无人机遥感图像的拼接技术研究[D];东北石油大学;2015年
9 曹敏洁;遥感图像厚云及其阴影去除技术研究[D];广西师范大学;2015年
10 钱叶青;不同时相遥感图像配准技术的研究[D];集美大学;2015年
,本文编号:1496400
本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/gongchengguanli/1496400.html