结合巴氏系数和灰度共生矩阵的遥感影像分割

结合巴氏系数和灰度共生矩阵的遥感影像分割

论文摘要

针对遥感影像纹理信息丰富的特点,以及传统分水岭变换用于遥感影像分割容易出现过分割的问题,提出了一种基于巴氏系数和灰度共生矩阵的区域合并方法改进分水岭算法的分割结果。首先,利用数学形态学的方法提取原始影像的梯度图像,并且从梯度图像中获取标记;其次,在标记的梯度图像上进行分水岭变换,得到初始分割图像;最后,利用所提出的结合巴氏系数和灰度共生矩阵的区域合并方法对过分割区域进行合并,得到最终分割结果。实验结果表明,该算法既能得到连通,封闭的分割轮廓,还能有效解决分水岭分割算法的过分割问题,得到了较为准确的分割结果。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 分割方法及原理
  •   1.1 提取梯度图像
  •   1.2 标记图像
  •   1.3 遥感影像的初始分割
  •   1.4 BC-GLCM区域合并算法
  • 2 实验结果与分析
  •   2.1 实验一
  •   2.2 实验二
  •   2.3 实验三
  •   2.4 实验四
  • 3 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杨军,王恒亮

    关键词: 遥感影像分割,分水岭变换,过分割,区域合并,巴氏系数,灰度共生矩阵

    来源: 遥感信息 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

    单位: 兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州交通大学测绘与地理信息学院,甘肃省地理国情监测工程实验室

    基金: 国家自然科学基金(61862039,61462059)

    分类号: TP751

    页码: 19-25

    总页数: 7

    文件大小: 915K

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