基于小波變換的針葉苗木彩色圖像分割
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苗木圖像分割是形態(tài)參數(shù)提取的前提條件。利用小波變換及分開-合并法實現(xiàn)了對苗木圖像的分割。對圖像的色度分量進行小波變換。其變換系數(shù)作為分開-合并法中區(qū)域一致性的度量。通過改變小波變換的尺度,可以將邊緣與噪聲區(qū)分開來,減小圖像分割中噪聲帶來的影響,有利于提高分割的準確性。實驗表明,該算法取得了滿意的結(jié)果。
基于區(qū)域分割的彩色航空影像建筑物自動檢測
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為了從高分辨率遙感圖像中完整提取建筑物區(qū)域,采用區(qū)域分割的原理,研究了建筑物自動檢測的方法。該方法首先利用利用K-Mean分類方法將地物分為兩類:人工地物類和非人工地物類,然后利用陰影、Mean Shift分割信息來剔除人工地物類中干擾區(qū)域,再根據(jù)形狀分析來確定真實的建筑物區(qū)域。本文用上述方法對高分辨率航空影像進行了實驗,實驗結(jié)果證明了該方法有著較高的識別率、較好的準確性和魯棒性,具有實用價值。
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