【摘 要】
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卫星图像的准确分割与识别在军事、环境、民生方面都有着重要的研究意义与价值。传统的区域分割算法如分水岭算法、k—means算法等在错综复杂的卫星图像中表现不佳，且不能同时
【机 构】
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重庆通信学院应急通信重庆市重点实验室,中国人民解放军95894部队
【基金项目】
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重庆市科技研发基地能力提升项目(cstc2014ptsy40003)
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卫星图像的准确分割与识别在军事、环境、民生方面都有着重要的研究意义与价值。传统的区域分割算法如分水岭算法、k—means算法等在错综复杂的卫星图像中表现不佳，且不能同时给出区域的类别。为解决上述问题，本文提出一种结合CNN与分水岭算法的图像区域分割方法。该方法首先使用人工标记的区域图像训练CNN（卷积神经网络）分类器，且使其具有旋转不变性及平移不变性，从而能适应不同状态下的图像分类。然后用分水岭算法对图像进行区域粗粒度的聚类，针对分割出的每一个候选区域，使用CNN分类器对其迭代打分，最后得到分割区域并给出
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