基于边界指导光谱聚类高分辨遥感图像分割

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本文提出一种边界指导光谱聚类高分辨率遥感图像分割算法.首先检测并提取图像的长轮廓,以长轮廓为中心的带状兴趣区域采样获得光谱样本并聚类形成光谱字典.然后用学习到的光谱字典对图像进行初始分割.最后,对初始分割结果进行后处理获得最终分割结果.利用高分辨率遥感图像和Googleearth图像进行实验,实验结果表明,本文方法分割结果更准确,验证了提出算法的有效性.
作者：王忠美 顾行发 杨晓梅
作者单位：电子科技大学自动化工程学院,四川,成都,611731;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京,100101中国科学院遥感与数字地球研究所,北京,100101中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101
母体文献：第四届高分辨率对地观测学术年会论文集
会议名称：第四届高分辨率对地观测学术年会  
会议时间：2017年9月17日
会议地点：武汉
主办单位：高分辨率对地观测系统重大专项管理办公室,中科院
语种：chi
分类号：TP3TP7
关键词：遥感图像  图像分割  轮廓提取  聚类算法
在线出版日期：2018年10月26日
基金项目：
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