【摘 要】
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建立了融合多尺度信息的图模型,同时,为了顾及对象的局部统计特性,改进了基于对象的顶点间相似度计算方法。在图模型的基础上完成相似矩阵计算,并使用归一化分割准则对相似矩阵特征进行分解,将原始数据映射到低维子空间。最后,对特征筛选后的子集使用聚类算法完成影像分割。为了验证本文方法的有效性,选取高空间分辨率遥感影像进行实验并与目前分割精度较高的算法做定量化对比。实验结果表明:在4项实验指标中,除一项基本持
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建立了融合多尺度信息的图模型,同时,为了顾及对象的局部统计特性,改进了基于对象的顶点间相似度计算方法。在图模型的基础上完成相似矩阵计算,并使用归一化分割准则对相似矩阵特征进行分解,将原始数据映射到低维子空间。最后,对特征筛选后的子集使用聚类算法完成影像分割。为了验证本文方法的有效性,选取高空间分辨率遥感影像进行实验并与目前分割精度较高的算法做定量化对比。实验结果表明:在4项实验指标中,除一项基本持平外,其他3项指标优于其他算法,证明了本文方法在高分辨率遥感影像分割中的有效性。
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