| 种子区域生长的高分遥感影像超像素分割 |
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| 引用本文： | 苏腾飞,张圣微,李洪玉.种子区域生长的高分遥感影像超像素分割[J].测绘科学,2018(8):122-129. |
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| 作者姓名： | 苏腾飞 张圣微 李洪玉 |
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| 作者单位： | 内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,呼和浩特,010018 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51569017;61701265)，内蒙古自然科学基金项目(2015MS0514)，中国博士后科学基金面上项目(2015M572630XB) |
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| 摘 要： | 针对如何提升高分遥感影像超像素分割的精度与视觉效果问题,该文提出了一种基于种子区域生长(SRG)的超像素分割算法。该算法主要对超像素的生长过程进行了改进。在本文方法的超像素生长过程中,采用了一种充分利用光谱与形状信息的新度量标准,以有效搜索与种子适合合并的像素。该标准首先为斑块挑选在光谱上足够相似的像素,然后在这些像素中利用紧凑性异质性选择待合并的像素。为了定量评价算法的分割精度与视觉效果,定义了边界符合距离与平均斑块矩形度,并基于此发展了该文算法的参数选择策略。根据两景不同特点的高分遥感影像的超像素分割实验表明:本文方法在分割精度与视觉效果上均优于传统SRG与简单线性迭代算法。
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| 关 键 词： | 种子区域生长 超像素 分割 高分遥感影像 |
High resolution remote sensing image super-pixel segmentation based on seeded region growing |
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| SU Tengfei,ZHANG Shengwei,LI Hongyu.High resolution remote sensing image super-pixel segmentation based on seeded region growing[J].Science of Surveying and Mapping,2018(8):122-129. |
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| Authors: | SU Tengfei ZHANG Shengwei LI Hongyu |
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