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多特征融入的自适应遥感影像多尺度分割

周亚男 骆剑承 程熙 沈占锋

周亚男, 骆剑承, 程熙, 沈占锋. 多特征融入的自适应遥感影像多尺度分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(1): 19-22.
引用本文: 周亚男, 骆剑承, 程熙, 沈占锋. 多特征融入的自适应遥感影像多尺度分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(1): 19-22.
ZHOU Yanan, LUO Jiancheng, CHENG Xi, SHEN Zhanfeng. Adaptive Multi-scale Remote Sensing Imagery Segmentation Incorporated Multiple Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(1): 19-22.
Citation: ZHOU Yanan, LUO Jiancheng, CHENG Xi, SHEN Zhanfeng. Adaptive Multi-scale Remote Sensing Imagery Segmentation Incorporated Multiple Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(1): 19-22.

多特征融入的自适应遥感影像多尺度分割

基金项目: 水体污染控制与治理科技重大专项资助项目(2009ZX07318-001);国家科技支撑计划资助项目(2011BAH06B02)
详细信息
    作者简介:

    周亚男,硕士生。研究方向为遥感信息提取。E-mail:zhounanq@whu.edu.cn

  • 中图分类号: P237.3

Adaptive Multi-scale Remote Sensing Imagery Segmentation Incorporated Multiple Features

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出版历程
  • 收稿日期:  2012-11-02
  • 刊出日期:  2013-01-05

多特征融入的自适应遥感影像多尺度分割

    基金项目:  水体污染控制与治理科技重大专项资助项目(2009ZX07318-001);国家科技支撑计划资助项目(2011BAH06B02)
    作者简介:

    周亚男,硕士生。研究方向为遥感信息提取。E-mail:zhounanq@whu.edu.cn

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 针对现有遥感影像分割未充分利用丰富的地物属性信息,且分割模型采用全局固定参数未考虑特征维度空间的局部统计特性的局限,提出了一种多特征融入的自适应遥感影像多尺度分割方法。实验表明,本方法能有效利用基元的多维特征和特征维度空间局部统计信息,得到更合理的影像分割结果。

English Abstract

周亚男, 骆剑承, 程熙, 沈占锋. 多特征融入的自适应遥感影像多尺度分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(1): 19-22.
引用本文: 周亚男, 骆剑承, 程熙, 沈占锋. 多特征融入的自适应遥感影像多尺度分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(1): 19-22.
ZHOU Yanan, LUO Jiancheng, CHENG Xi, SHEN Zhanfeng. Adaptive Multi-scale Remote Sensing Imagery Segmentation Incorporated Multiple Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(1): 19-22.
Citation: ZHOU Yanan, LUO Jiancheng, CHENG Xi, SHEN Zhanfeng. Adaptive Multi-scale Remote Sensing Imagery Segmentation Incorporated Multiple Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(1): 19-22.

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