發(fā)布時間：2018-01-02 21:38

  本文關(guān)鍵詞：面向遙感影像分析的超像素分割方法　出處：《浙江大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 超像素 動態(tài)規(guī)劃 格網(wǎng) 幾何超像素

【摘要】：隨著遙感數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的飛速發(fā)展,遙感影像分辨率不斷提高,由此導(dǎo)致遙感影像數(shù)據(jù)規(guī)模龐大而且冗余信息增加,制約了影像處理與分析。計算機視覺領(lǐng)域?qū)W者提出超像素概念,將空間連通而且紋理與顏色相似的像素聚集成超像素。與規(guī)則采樣得到的像素相比,超像素既具有觀察意義,又降低數(shù)據(jù)冗余和數(shù)據(jù)規(guī)模。然而,目前超像素分割算法主要針對一般圖像,沒有面向遙感影像,分割所得超像素沒有規(guī)則排列關(guān)系和規(guī)則形狀。在高分辨率遙感影像上,多數(shù)目標具有規(guī)則幾何形狀,而且呈現(xiàn)規(guī)則排列。為此,本文面向遙感影像,研究并提出兩種超像素分割算法,旨在產(chǎn)生規(guī)則分布和規(guī)則形狀的超像素,第一種算法首先進行規(guī)則網(wǎng)格剖分,然后利用超像素區(qū)域和邊界特性構(gòu)造目標函數(shù),利用動態(tài)規(guī)劃方法優(yōu)化目標函數(shù),由此求得最優(yōu)解以調(diào)整初始分割,如此迭代直至得到與圖像邊緣吻合的超像素；第二種算法首先進行規(guī)則網(wǎng)格剖分,然后利用圖像邊緣驅(qū)動網(wǎng)格點在局部范圍內(nèi)移動,如此迭代直至四邊形網(wǎng)格與圖像邊緣吻合。第二種算法不但確保超像素呈現(xiàn)規(guī)則排列,而且確保超像素由四條線段圍成。這種矢量形式既能大大壓縮數(shù)據(jù)又能有效逼近多邊形目標,在遙感圖像目標提取中具有重要應(yīng)用價值。
[Abstract]:With the rapid development of remote sensing data acquisition technology , the resolution of remote sensing image is continuously improved , which leads to the large scale of remote sensing image data and the increase of redundant information , which restricts the image processing and analysis .

【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP751

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本文編號：1371042