典型文献
结合超像素和图的点积表示的遥感影像分割算法
文献摘要：
基于分裂-合并的图像分割方法可以克服传统基于像素的遥感影像分割算法易受噪声干扰、分割效率低、分割效果差等缺点.结合超像素和图的点积表示算法,提出一种新的基于分裂-合并的遥感影像分割方法.首先,采用简单线性迭代聚类(SLIC)算法对图像进行超像素分割;其次,测量每个超像素块的纹理特征,并考虑空间邻近性,计算每两块之间的距离;然后,将每个超像素块视为图中一个顶点,构建相似矩阵,采用修正的图的点积表示算法将每个顶点重新映射为新的向量,并进行基于角度的k-means方法聚类,得到最后的分割结果.实验结果表明,所提方法分割结果稳定,同时有效地提高了分割精度,取得较好的分割视觉效果.
文献关键词：
图像处理;遥感影像;简单线性迭代聚类;超像素分割;图的点积表示;基于角度的k均值
中图分类号：
作者姓名：
张大明;张学勇;刘华勇;李璐
作者机构：
安徽建筑大学数理学院,安徽合肥230022;安徽省建筑声环境重点实验室,安徽合肥230601
文献出处：
引用格式：
[1]张大明;张学勇;刘华勇;李璐-.结合超像素和图的点积表示的遥感影像分割算法)[J].激光与光电子学进展,2022(12):170-181
A类：
图的点积表示
B类：
遥感影像分割,分割算法,图像分割,分割方法,噪声干扰,分割效果,简单线性迭代聚类,SLIC,超像素分割,像素块,纹理特征,空间邻近性,两块,一个顶,顶点,相似矩阵,means,视觉效果
AB值：
0.242855
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