基于超像素的高分遥感影像分割算法

发布时间：2021-03-02 01:14

　　针对高分遥感影像中存在地物数目多,特征信息复杂导致分割边缘不清晰、对象细节丢失等问题,提出一种改进的超像素分割和多特征结合的遥感影像分割合并算法。在对图像进行分割前的预处理阶段,使用超像素分割技术得到初始分割图像;区域合并过程中,基于对象间的异质性和对象内部的同质性,结合光谱、纹理和形状特征,对对象进行合并;通过调整全局分割参数来调整合并尺度,得到最终的影像分割结果。实验结果表明,所提方法能得到较好的影像分割效果。 

【文章来源】：计算机工程与设计. 2020,41(05)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

SLIC超像素分割

图1地物细节较少，且地物分布均匀规则。通过调整υ权重：如图2所示，当异质性权重较大时，则分割尺度较小，地图类别较为突显，同类别地物易出现过分割现象；如图4所示，当同质性占权重大时，异质性权重小，则影像分割尺度较大，不易产生过分割现象，类别区分较为清晰。图3 实验一υ=0.6分割效果

实验一υ=0.6分割效果


本文编号：3058320