【摘 要】
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根据基于区域增长的面向对象图像分割的本质特点,将统计学习理论与最小生成树算法相结合,提出了一种基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则。将该图像分割准则应用于多种
【机 构】
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国家海洋局南海规划与环境研究院; 武汉大学遥感信息工程学院;
【基金项目】
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海洋公益性行业科研专项(201305020-7);深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室开放研究基金(201302);国家海洋局南海分局海洋科学技术局长基金;国家自然科学基金(41101410);湖北省自然科学基金(2011CDB273)~~
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根据基于区域增长的面向对象图像分割的本质特点,将统计学习理论与最小生成树算法相结合,提出了一种基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则。将该图像分割准则应用于多种遥感影像数据进行分割实验,其结果表明基于统计学习理论的最小生成树图像分割准则能通过简便的参数设置,即可以较好地实现不同尺度目标的图像分割,同时又能对纹理区域进行有效分割,能获得良好的区域边界和较好的抗噪声性能,并在海岸带大比例尺无人机正射影像的图像分割实践中得到了较好验证。
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