【摘 要】
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影像分割是基于对象的遥感影像自动解译的基础,但高分辨率遥感影像数据量一般比较大,传统的处理办法一般是进行分块处理,然后进行分割结果的缝合,但由于地物类型的复杂性,缝合效果往往不理想,而且分割算法往往也比较复杂,计算耗时,进而影响影像自动解译的实时性.本文提出基于金字塔自顶向下的并行Mean Shift分割算法,根据初始分割区域对数据进行划分,避免了分块分割存在分割结果衔接时的"缝合线"的问题.从试
【机 构】
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武汉大学中国南极测绘研究中心 武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 武汉430
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影像分割是基于对象的遥感影像自动解译的基础,但高分辨率遥感影像数据量一般比较大,传统的处理办法一般是进行分块处理,然后进行分割结果的缝合,但由于地物类型的复杂性,缝合效果往往不理想,而且分割算法往往也比较复杂,计算耗时,进而影响影像自动解译的实时性.本文提出基于金字塔自顶向下的并行Mean Shift分割算法,根据初始分割区域对数据进行划分,避免了分块分割存在分割结果衔接时的"缝合线"的问题.从试验结果看,利用该算法的分割结果与直接进行Mean Shift分割的结果保持一致,保证了该算法的有效性和结果的可信度,同时通过串行计算和并行计算时间的比较,可以看出该算法达到一定的加速比,实用性强.
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