【摘 要】
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高分辨率遥感图像分割是面向对象分类的基础,而基于分水岭变换的图像分割性能在很大程度上依赖于计算待分割图像梯度的算法.本文从频域角度引入了相位一致的不变特征提取方法
【机 构】
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南京大学地理信息科学系,南京,210093
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高分辨率遥感图像分割是面向对象分类的基础,而基于分水岭变换的图像分割性能在很大程度上依赖于计算待分割图像梯度的算法.本文从频域角度引入了相位一致的不变特征提取方法,应用Log Gabor小波提取高分辨率遥感图像的多尺度梯度,发现相位一致梯度较空域检测算子提取的梯度有着更为尖锐的响应,而且对线形特征定位更为准确,有利于高分辨率遥感图像的分割.接着在对相位一致梯度图像进行分割时发现,在抑制分水岭算法的过度分割方面,经典的基于前景标记和背景标记的方法并不适合遥感图像的分割,于是给出了一种基于前景标记和梯度重建的分水岭算法,有效地克服了过度分割问题.使用该方法对IKONOS Pan图像农田、厂房和居民楼等地物进行特征提取和图像分割,得到了较好的分割结果.
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