为精确地分割高分辨率无人机航拍图像中的不同地物,提出一种基于超像素和超度量轮廓图的无人机图像分割算法.首先对图像进行线性谱聚类,生成超像素;然后根据HSV颜色空间的直方图特征计算超像素区域间的不相似度;再结合层次分割思想得到可表示边缘强度的超度量轮廓图并将其归一化;最后利用合适的阈值删除边缘强度低于该阈值的轮廓,并将所对应的区域进行合并得到分割后的图像.与ISODATA,FCM和gPb-OWT-UCM算法比较的实验结果表明,该算法图像分割准确率较高,对初始参数的依赖性小,且计算复杂度低.
类型: 期刊论文
作者: 宋以宁,刘文萍,宗世祥,骆有庆
关键词: 无人机图像,图像分割,超像素,线性谱聚类,超度量轮廓图
来源: 计算机辅助设计与图形学学报 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 北京林业大学信息学院,北京林业大学林学院
基金: 北京市科技计划(Z171100001417005),“十三五”国家重点研发计划(2018YFD0600200),中央高校基本科研业务费专项资金(2015ZCQ-XX)
分类号: TP751
页码: 1294-1300
总页数: 7
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本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/508b6b2cd1d9c962e7411c32.html