【摘 要】
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针对现有基于简单线性迭代聚类(SLIC)的超像素分割算法用于细节丰富的遥感图像处理时,存在的易受噪声干扰、过分割问题,本文提出一种结合超像素块之间基于归一化转动惯量(NMI)特征的相似性度量的遥感影像分割方法,对分割效果进行改善.本文首先利用引导滤波算法对影像进行平滑处理,去除椒盐噪点;再通过现有的线性迭代聚类算法对影像进行像素级分割,生成初始的超像素;进而确定出微小超像素块,然后计算其与相邻超像素块的相似性度量值,将其合并入差异性最小的相邻超像素块,达到分割影像的目的.本文方法在传统分割算法基础上降低了
【机 构】
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北京跟踪与通信技术研究所,北京100094
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针对现有基于简单线性迭代聚类(SLIC)的超像素分割算法用于细节丰富的遥感图像处理时,存在的易受噪声干扰、过分割问题,本文提出一种结合超像素块之间基于归一化转动惯量(NMI)特征的相似性度量的遥感影像分割方法,对分割效果进行改善.本文首先利用引导滤波算法对影像进行平滑处理,去除椒盐噪点;再通过现有的线性迭代聚类算法对影像进行像素级分割,生成初始的超像素;进而确定出微小超像素块,然后计算其与相邻超像素块的相似性度量值,将其合并入差异性最小的相邻超像素块,达到分割影像的目的.本文方法在传统分割算法基础上降低了超像素对噪声的敏感性,提高了影像分割的精度.实验表明,论文提出算法可将测试遥感图像的分割超像素块数量由4171减小为282,微小超像素块数量减少60％以上,有效降低噪声点的影响,改善以往算法存在的过分割缺陷.
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