论文摘要
以往的遥感影像多尺度分割方法对边界特征分析运用较少,为此提出了融入边界特征的多尺度加权聚合遥感影像分割方法（edge-incorporated multi-scale image segmentation by weighted aggregation,EIMSSWA）。首先,检测影像梯度特征生成边界图;然后,在基元合并过程中计算相邻基元间公共边界的多种统计特征,并将其同基元的其他区域特征相结合,优化基元间的相似性度量,提高影像多尺度分割结果的精度;最后,通过e Cognition软件的多尺度分割、基于加权聚合的影像分割（segmentation by weighted aggregation,SWA）和EIMSSWA等3组实验来验证方法的分割精度。结果表明,EIMSSWA方法能够取得更高精度、更合理的影像分割结果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 翟德超,范亚男,周亚男
关键词: 边界特征,多尺度,影像分割,加权聚合
来源: 国土资源遥感 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 中国科学院大学地理科学与资源研究所,河海大学地理信息科学系,天津市测绘院
基金: 国家自然科学基金项目“‘数据—知识’驱动的大区域高分辨率遥感影像多尺度分割并行计算方法”(编号:41501453),中央高校基本科研业务费项目“大区域高分辨率影像多尺度并行分割方法”(编号:2016B11414)共同资助
分类号: TP751
页码: 36-42
总页数: 7
文件大小: 718K
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