免费论文摘要：鉴于遥感图像的场景分隔本领

  遥感图像分隔是遥感图像领会中的普通步骤，从来是接洽热门范围之一。个中交互式遥感图像分隔比拟于其余监视分门别类本领须要更少的演练样品，而比拟于非监视分门别类本领对于题目更具备对准性，不妨赢得更好的精度，所以遭到接洽者的关心。在正文中，接洽了一种鉴于交互式遥感图像分隔框架，对于普及遥感图像分隔精度，拓展分隔本领思绪具备要害意旨。 舆论将分隔看作一个鉴于超像素的进修和地区兼并的视觉进程，提出了一种交互式多类题目的遥感图像分隔框架。该本领重要分为两个阶段：进修阶段与地区兼并阶段。在进修阶段，高斯搀和模子创造遥感图像各个地物的脸色模子，鉴于像素对立于各个类型的似然几率，运用马尔科夫随飞机场模子举行像素级其余分隔；在地区兼并阶段，运用进修阶段的截止计划各超像素地区的相信值，并用表面相应扶助相信值辨别超像素地区能否标志，不被标志的地区将由迭代地区兼并算法兼并。 在该框架的普通上，提出了一种多特性贯串的分隔本领。在进修和地区兼并阶段灵验地贯串了脸色、纹理与表面等多个特性，脸色模子灵验辨别物体各个构成局部，表面相应扶助脸色辨别脸色辨别缺点的局部，结果脸色不许辨别的超像素，运用纹理特性举行地区兼并，进而获得最后的分隔截止。辨别于其余多特性贯串本领，该算法灵验贯串百般特性的上风，互补它们的不及。 该框架是一种通用的鉴于进修与地区兼并的图像分隔框架。一上面，当进修截止较好时，仅有较少的地区须要举行地区兼并，该算法趋势于鉴于进修的分隔算法，这会大大缩小地区兼并的承担以及大概展示的缺点。另一上面，当进修功效不好时，该算法趋势于地区兼并算法，该框架灵验地贯串了进修与地区兼并的上风。 结果，运用规范图像分隔数据库以及自治遥感图像场景分隔数据集，对正文提出的算法举行了评价，并与暂时时髦算法举行了定性与定量的比较。不管在天然场景图像、遥感图像中，对于二类题目和多类题目，本舆论提出的算法都能赢得与暂时时髦算法相媲美，以至越发好的分隔精度。

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