面向遥感图像分割的自适应特征选择水平集模型

来源 :南京大学学报(自然科学版) | 被引量 : 6次 | 上传用户:wiqjhag
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传统的水平集C-V模型主要关注颜色特征,对纹理特征研究得较少,而在遥感图像分割过程中,纹理特征亦具有很重要的作用;并且对于不同类型的遥感目标,颜色信息和纹理信息在分割过程中所起作用亦不相同.提出一种自适应特征选择的水平集Chan-Vese模型(C-V模型),把多个颜色特征分量和纹理特征分量作为初始特征集,通过建立相似性函数的距离度量来自适应地选择特征.同时,根据不同图像特点自适应地调整不同特征分量的权重,最后把这些特征以及相应的权重融入到C-V模型中,进而对遥感图像进行分割.与以往的方法相比,本文方
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