论文摘要
针对多尺度高分辨率遥感图像像素分割在降噪时丢失大量高频信息及单一像素孤立性问题,提出了一种双树复小波变换（dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT）和模糊马尔科夫随机场（fuzzy markov random field,FMRF）模型相结合的无监督遥感图像分割算法。首先通过DT-CWT遥感图像进行多尺度分解,并采用Bayesian阈值法对分解后的高频分量进行去噪,以增强图像的细节和边缘的表达能力并有效保留图像的主要高频信息;然后采用FMRF分割算法分别对重构后各层分量进行分割,以充分考虑像素分割的模糊性和像素邻域间的相关性;最后根据相似度融合规则融合各层分割结果。对比试验结果表明,该方法在有效去除杂点和噪声的同时能够较好地保留图像细节信息,并且边缘分割更加平滑,具有较高的分割精度和很好的鲁棒性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 汪汇兵,范奎奎,欧阳斯达,戚凯丽,杨朦朦
关键词: 遥感图像分割,双树复小波变换,模糊马尔科夫随机场模型,条件迭代模型,模糊聚类
来源: 遥感信息 2019年01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: 自然资源部国土卫星遥感应用中心,中国矿业大学,山东科技大学
基金: 国家自然科学基金(41271394)
分类号: TP751
页码: 20-27
总页数: 8
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标签：遥感图像分割论文; 双树复小波变换论文; 模糊马尔科夫随机场模型论文; 条件迭代模型论文; 模糊聚类论文;