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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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    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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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

    # P% D1 P1 i7 k5 i1 i8 A6 G7 k" K) l/ R

    . F# s4 m! I' u) [1 @1 N+ U5 N' J  {/ i8 e7 E; E" \5 v  {- |
    $ x3 Y; o3 a3 Y( {+ E1 H7 l( I
    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" q: J& J5 n+ d4 E( V
    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 1 }  u( Z& u% [! U
    Non-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;
    3 \6 J& b( L  x% Q3 ^6 a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
    ' r5 X  q& w5 ]. t$ \- H% a3 o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9 k9 j3 [  v$ x5 o1 j$ j7 J3 w" t
    间上都获得了令人满意的结果。
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    改进的简单非迭代聚类的遥感影像分割研究.pdf

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