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[其他资源] 改进的简单非迭代聚类的遥感影像分割研究

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杨利霞        

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    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

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    发表于 2020-11-13 16:01 |只看该作者 |倒序浏览
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    改进的简单非迭代聚类的遥感影像分割研究

    7 T, d2 C. u% j( g0 M' e; u3 s# Y/ I3 ^+ P( U1 }# X$ n

    ; e. e: D( e3 S0 v; c5 ^
    8 q& H3 e- h8 s; e% w) e" S
    6 O. W. [  h. }: {/ b) J& x. N" Y简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)超像素算法依赖超像素设置数目的大" H, ^) a. S& c; E' F4 ]& R
    小,容易产生欠分割或者过分割的现象,且运行速度不高。本文提出一种改进的简单非迭代聚类(Simple
    & B* z" A; I$ t6 p2 S1 j) H9 O4 B+ yNon-Iterative Clustering,SNIC)超像素算法对遥感影像进行分割。首先采用 SNIC 超像素获取初始分割结果;
    " D2 E+ {" ~) z( z8 c1 @其次利用动态阈值对原始影像进行分割;然后对影像进行两次作差,从而对 SNIC 分割结果进行修正;最后
    7 {' ?8 p0 l/ p6 T5 q. z选取满足一定条件的分割线即为最终的分割结果。实验结果表明,本文的算法在分割精度、召回率和运行时3 n, ~3 G5 z  j0 j( i
    间上都获得了令人满意的结果。
    ' D1 O5 M$ a& i. t3 m- P' G2 i2 ]  I7 \; {, {
    " o  L0 X4 ^! b9 L- l

      x. Q) M6 j4 e; L* @% f* @# G9 R0 E% T9 e% V' [: t

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