典型文献
顾及超像素光谱特征的无人机影像自动模糊聚类分割法
文献摘要：
针对现有流行模糊C均值聚类在影像分割中存在边界依附能力弱,分割不稳定及需要手动设置聚类数目等问题,提出一种顾及超像素光谱特征的无人机影像自动模糊聚类分割方法.相对于传统分水岭变换算法,该方法首先采用两步边界推进准则,生成轮廓更加精确、形状规则更加紧凑的超像素子区域;然后,提取子区域光谱特征并结合重缩放密度峰值算法自动获取聚类数目;最后,综合利用超像素光谱特征与隐式马尔可夫随机场思想对模糊聚类进行改进,实现超像素精确合并.通过两组影像数据的定性分析和定量评价表明,本文方法能准确定位目标边界,获得较好的视觉分割结果,同时有效提高了影像分割精度.
文献关键词：
无人机影像;模糊聚类;超像素;边界推进准则;重缩放密度峰值算法;隐式马尔可夫随机场
中图分类号：
作者姓名：
唐晓芳;詹总谦;丁久婕;刘佳辉;熊子柔
作者机构：
武汉大学测绘学院,湖北 武汉 430079
文献出处：
引用格式：
[1]唐晓芳;詹总谦;丁久婕;刘佳辉;熊子柔-.顾及超像素光谱特征的无人机影像自动模糊聚类分割法)[J].测绘学报,2022(05):677-690
A类：
边界推进准则,重缩放密度峰值算法,隐式马尔可夫随机场
B类：
顾及,超像素,光谱特征,无人机影像,模糊聚类,聚类分割,分割法,均值聚类,影像分割,依附,聚类数,分割方法,分水岭变换,换算,两步,形状规则,加紧,紧凑,素子,子区域,影像数据,定量评价,评价表,准确定位
AB值：
0.201795
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