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融合特征选择机制的自适应水平集遥感图像分割
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文件大小: 602kb
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上传时间: 2011-03-14
详细说明： 融合特征选择机制的自适应水平集遥感图像分割 本文提出了一种融合特征选择机制的自适应水平集Chan-Vese模型(C-V模型)，并应用与遥感图像分割。传统的水 平集C-V模型主要关注于颜色特征，对纹理特征研究得较少，而在遥感图像分割过程中，纹理特征亦具有很重要的作用。并且对于不同的遥感目标，颜色信息和纹理信息在分割过程中所起作用是不同的。为了解决该问题，本文把多个颜色特征分量和纹理特征分量作为初始特征集，通过建立相似性函数的距离度量来自适应地选择特征。同时，根据不同图像特点自适应地调整不同特征分量的权重，最后把这些特征以及相应的权重作为分量加入到C-V模型中，进而对遥感图像进行分割。与以往的方法相比，本文方法不仅取得了较好的分割效果，而且所需时间消耗更少。
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