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多维特征自适应MeanShift遥感图像分割方法

周家香 朱建军 梅小明 马慧云

周家香, 朱建军, 梅小明, 马慧云. 多维特征自适应MeanShift遥感图像分割方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(4): 419-422.
引用本文: 周家香, 朱建军, 梅小明, 马慧云. 多维特征自适应MeanShift遥感图像分割方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(4): 419-422.
ZHOU Jiaxiang, ZHU Jianjun, MEI Xiaoming, MA Huiyun. An Adaptive MeanShift Segmentation Method of Remote Sensing Images Based on Multi-Dimension Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(4): 419-422.
Citation: ZHOU Jiaxiang, ZHU Jianjun, MEI Xiaoming, MA Huiyun. An Adaptive MeanShift Segmentation Method of Remote Sensing Images Based on Multi-Dimension Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(4): 419-422.

多维特征自适应MeanShift遥感图像分割方法

基金项目: 国家自然科学基金青年科学基金资助项目(40901171);;国家863计划重点资助项目(2009AA122004);;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(09R03)
详细信息
    作者简介:

    周家香,讲师,现从事遥感影像信息分析等研究。

  • 中图分类号: P237.4

An Adaptive MeanShift Segmentation Method of Remote Sensing Images Based on Multi-Dimension Features

Funds: 国家自然科学基金青年科学基金资助项目(40901171);;国家863计划重点资助项目(2009AA122004);;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(09R03)
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-01-25
  • 刊出日期:  2012-04-05

多维特征自适应MeanShift遥感图像分割方法

    基金项目:  国家自然科学基金青年科学基金资助项目(40901171);;国家863计划重点资助项目(2009AA122004);;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目(09R03)
    作者简介:

    周家香,讲师,现从事遥感影像信息分析等研究。

  • 中图分类号: P237.4

摘要: 针对MeanShift算法分割遥感图像的自动化程度和精度不高的问题,提出一种多特征自适应Mean-Shift遥感图像分割方法。3组实验结果表明,本方法相比EDISON软件能得到更好的分割效果,且能在一定程度上提高遥感影像分割的自动化。

English Abstract

周家香, 朱建军, 梅小明, 马慧云. 多维特征自适应MeanShift遥感图像分割方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(4): 419-422.
引用本文: 周家香, 朱建军, 梅小明, 马慧云. 多维特征自适应MeanShift遥感图像分割方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(4): 419-422.
ZHOU Jiaxiang, ZHU Jianjun, MEI Xiaoming, MA Huiyun. An Adaptive MeanShift Segmentation Method of Remote Sensing Images Based on Multi-Dimension Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(4): 419-422.
Citation: ZHOU Jiaxiang, ZHU Jianjun, MEI Xiaoming, MA Huiyun. An Adaptive MeanShift Segmentation Method of Remote Sensing Images Based on Multi-Dimension Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012, 37(4): 419-422.

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