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图2MAIS双尺度小波系数分维影像分割Fig.2Imagesegmentresultcombinedmultiplescalewaveletcoefficient(MAIS)
图片来源:
苏俊英.
基于光谱曲线小波系数分维测度的高光谱影像高效分割方法 ,
遥感技术与应用, 2012 (04).
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
影像
谱曲线
类别图
植被图
流程
影像分割
双尺度
分维
小波系数
分维特征
所属学科:
工业通用技术及设备
自动化技术
图片上下文:
度小波系数分维特征影像相结合的分割结果。其中,对低频系数分维特征影像进行第一次初分割,采用无监督ISODATA分类,类别设置为3,迭代次数为30。在低频系数分维特征分割的基础上,对高频系数分维特征影像进行精分类,即分割是在3类上进行细分,设定的类别为10个,迭代次数为30。图1双
....
尺度小波系数分维结合影像分割流程Fig.1Segmentflowchartcombinedmultiplescalewaveletcoefficientfeatureimage图2MAIS双尺度小波系数分维影像分割Fig.2Imagesegmentresultcombinedmultiplescalewaveletcoefficient(MAIS)由图2可见,低频系数分维分割将江河水体、植被和居民区存在明显差异的类别分开了,但是空地等地物被视为居民区并到一起,经过高频系数分维特征影像分割后,相同大类的地物得到进一步细分,空地和居民区被较好地分开,达到基于分形测度对高光谱影像进行分割的目的。图3为FLC1高光谱影像基于直接光谱曲线分维特征影像和高频系数分维特征影像相结合的分割结果。其中,对直接分维特征影像进行第一次初分割,采用无监督ISODATA分类,类别设置为3,迭代次数为30。在低频系数分维特征分割基础上,对高频系数分维特征影像进行精分类,即分割是在3类上进行细分,设定的类别为10个,迭代次数为30。由图3可见,低频系数分维特征影像分割将玉米、燕麦等地物归为一类,经过高频系数分维特征分割后,两种地物得到较好区分,取得与直接分形测度特征影像分割一致的结果,
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