基于谱聚类的高分辨率全色遥感影像分割

发布时间：2017-07-25 21:06

  本文关键词：基于谱聚类的高分辨率全色遥感影像分割

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【摘要】：为了协调高分辨率全色遥感影像区域和边界的最优分割,提出了一种基于像素邻域和光谱特征的谱聚类高分辨率全色遥感影像分割方法。该算法重点着手于构建影像图模型,在其中引入像素邻域作用并充分顾及像素光谱测度差异。假定邻域像素具有连接关系,并在此基础上构建影像连接矩阵,再考虑像素光谱测度差异的影响建模像素间相似性,最终结合像素连接性和相似度构建影像权值矩阵完成图模型建立;而后在图模型的基础上,采用对权值矩阵特征分解并就分解结果进行选择的方式将影像数据变至低维特征空间,进而对获取的新数据执行FCM聚类算法达到影像分割目的。为了验证提出算法的有效性,分别对模拟影像和高分辨率全色遥感影像进行分割实验,定性、定量的评价结果表明了该算法的可行性与优越性。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所;
【关键词】： 高分辨率 谱聚类 图模型 邻域像素 相似度
【基金】：国家自然科学基金(41271435,41301479) 辽宁省自然科学基金(2015020090)项目资助
【分类号】：TP751
【正文快照】： 1引言遥感影像分割是低层遥感影像处理和高层遥感影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要意义[1]。现有的影像分割方法大致分为4类:阈值法,聚类法,边缘检测法和区域提取法[2]。目前,聚类算法被广泛应用于影像分割,已经成为遥感影像分割最具代表

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