【摘 要】
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随着遥感数据获取技术的飞速发展,遥感影像分辨率不断提高,由此导致遥感影像数据规模庞大而且冗余信息增加,制约了影像处理与分析。计算机视觉领域学者提出超像素概念,将空间连通而且纹理与颜色相似的像素聚集成超像素。与规则采样得到的像素相比,超像素既具有观察意义,又降低数据冗余和数据规模。然而,目前超像素分割算法主要针对一般图像,没有面向遥感影像,分割所得超像素没有规则排列关系和规则形状。在高分辨率遥感影像
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随着遥感数据获取技术的飞速发展,遥感影像分辨率不断提高,由此导致遥感影像数据规模庞大而且冗余信息增加,制约了影像处理与分析。计算机视觉领域学者提出超像素概念,将空间连通而且纹理与颜色相似的像素聚集成超像素。与规则采样得到的像素相比,超像素既具有观察意义,又降低数据冗余和数据规模。然而,目前超像素分割算法主要针对一般图像,没有面向遥感影像,分割所得超像素没有规则排列关系和规则形状。在高分辨率遥感影像上,多数目标具有规则几何形状,而且呈现规则排列。为此,本文面向遥感影像,研究并提出两种超像素分割算法,旨
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