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时间:2020-04-24
《基于MeanShift算法的航空影像联合分割-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第29卷第4期液晶与显示Vol_29NO.42Ol4年8月ChineseJournalofLiquidCrystalsandDisplaysAug.2014文章编号:1007—2780(2014)04—0586—06基于MeanShift算法的航空影像联合分割乎崖(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院航空光学成像与测量重点实验室,吉林长春130033)摘要:为了实现在包含部分变化信息的相同区域不同时相的高分辨率航空影像上获得准确一致的分割结果,提m两时相高分辨率航空影像联合分割方法。首先,对两时相影像进
2、行高斯平滑处理,减小地物的内部差异以避免过分割;然后将两时相影像进行波段组合,采用主成分分析法剔除冗余数据,取其第一主分量作为灰度分量;最后对原始影像进行纹理分析,获得两时相影像的纹理信息作为纹理分量并与灰度分量组合在一起进行MeanShift分割。实验对比结果表明,该方法能够有效利用数据,节省处理时间,获得了较好的分割结果。关键词:联合分割;MeanShih;主成分分析;纹理分析中图分类号:TP39l文献标识码:Adoi:10.3788/YJYX$20142904.0586Jointsegmentationusi
3、ngMeanShiftalgorithmforhighresolutionaerialimagesXUJia—jid(KeyLaboratoryofAirborneOpticalImagingandMeasurement,ChangchunInstituteo_,Optic,FineMechanicsandPhysics,ChineseAcademyofScience,Changchln130033,China)Abstract:Inordertoachieveexactandconsistentsegmentat
4、ionresultusingtWO—phasehighresolutionaerialimagesofthesameareawhichcontainsomechangedinformation,ajointsegmentationmethodisproposed.First,thetwophaseimagesaremanipulatedusingGuassiansmoothfiltertosuppresstheobjectsinternaldiversityandavoidover—segmentation.The
5、nprincipalcomponentanalysisiscarriedoutonthecombinedimagecontainedallbandsoftwo—phaseimagestOeliminatetheredundantinfor—mation.Andthefirstprincipalcomponentwillbeasgraycomponent.Finally,textureisextractedfromtwo—phaseoriginimagesgtStexturecomponent.andmeanshif
6、talgorithmwillbeimplementedontheimagecombinedgraycomponentwithtwo—phasetexturecomponents.Experimentalresultsindicatethattheproposedmethodcanusetheimageinformationeffectivelyandsavemuchprocessingtime.Itcai1obtainbettersegmentationresult.Keywords:jointsegmentati
7、on;MeanShift;principalcomponentanalysis;textureanalysis收稿日期:2014—03—12;修订日期:2014—03—13.基金项目:吉林省重大科技攻关项目(No.11ZDGG001);国家自然科学基金青年基金(No.60902067)第4期许佳佳:基于MeanShift算法的航空影像联合分割591tion[J].IEEETransa~tionsonInformationTheory,1975,21(1):3240.[2]YizongC.Meanshift,mode
8、seeking,andclusteringEJ].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIn-telligence,1995,17(8):79O-799.[3]ComaniciuD,MeerP.Meanshift:arobustapproachtowardfeaturespaceanalysis[J].IEEE
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