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  1. 一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法

  2. 高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行，而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷．基于区域的面向对象影像分析方法，为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思璐，其关键的核心问题在于实现对高分辩率遥感影像的多尺度分割．本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法．影像分割试验结果表明：该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴趣尺度的地物目标，调整影像分割的尺度参数，从而获得特定尺度下

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-16
    • 文件大小：482304
    • 提供者：kmhuangliang

  1. 一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法

  2. ：高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下 进行，而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺 陷．基于区域的面向对象影像分析方法，为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路，其关键的 核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割．本文提出了一种基于相邻影像区域合并异 质性最小的面向对象多尺度分割算法．影像分割试验结果表明：该方法可以根据任意特定尺度下的 影像分析任务或任意感兴趣尺度的地物目标，调整影像分割的尺度参数，从而获

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-27
    • 文件大小：307200
    • 提供者：guoke_9111

  1. 面向对象的QuickBird影像道路提取

  2. 采用面向对象影像分析方法对试验区Quick Bird影像进行了主干道目标的提取,通过影像多尺度分割、影像类规则库的建立以及面向对象的编辑,提取出试验区主干道目标,取得了不错的效果。

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2011-06-09
    • 文件大小：475136
    • 提供者：dahuilang601

  1. 面向对象影像分析中的尺度问题研究【中科院 博士论文】

  2. 本文以面向对象影像分析中的尺度问题研究为核心，在介绍基于像元的尺度问 题研究基础上，以影像对象为基本实体，开展了影像信息的尺度转换与影像信息提取的最优尺度选择两个方面的研究。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-16
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：zhangbomoon

  1. 面向对象的最优分割尺度计算模型

  2. 面向对象的影像分析方法适合高分辨率遥感影像信息提取， 其核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割。提出了一种针对面向对象分析法中多尺度分割的最优分割尺度计算模型， 并进行了影像分割实验。结果表明， 此模型能快速地获取可靠的最优分割尺度。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zhangbomoon

  1. SRM影像分割的mtalab程序

  2. 这是一个用于进行SRM影像分割代码，可自己通过设定不同的阈值实现不同尺度的分割。名为SRM_new的M文件为主函数文件。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-01-03
    • 文件大小：4096
    • 提供者：ma8754335

  1. 遥感影像多层次分割

  2. 多层次分割是构建遥感影像中不同种类地物多尺度表达常用的方法，是指经由一幅影像分割生成多个尺度不同层次细节的分割结果集，这些分割结果集会形成对同一幅影像的不同尺度的多层次网络结构表达。单个分割结果称为区域对象层，一个区域对象层是由多个区域对象组成，多个区域对象层形成区域对象层组。在区域对象层组中，通过对同一区域对象层中区域对象间构建拓扑邻接关系，上下区域对象层中区域对象间构建层次继承关系，形成区域对象的多层次网络结构。在区域对象的多层次网络结构中，每一层区域对象层对应一个分割尺度，多层次分割的目

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-02
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：u010533551

  1. 利用多尺度分割融合进行面向对象的遥感影像变化检测

  2. 文章提出了基于多尺度分割与融合的对象级变化检测的新方法。首先利用由细到粗的尺度分割来获取不同尺寸的目标对象，然后依据对象的特征进行变化向量分析得到各个尺度上的变化检测结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-06-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：mengshidi1985

  1. 遥感影像分割

  2. 文档简单介绍遥感影像尺度分割参数设置

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-03-14
    • 文件大小：977920
    • 提供者：jean_ny

  1. 易康（eCognition）影像分割尺度参数工具ESP1andESP2

  2. 易康（eCognition）影像分割尺度参数工具ESP1andESP2，两个分别在2010年和2014年开发出来，2014年版的是改进版

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-10-10
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：ytmllzl

  1. 基于对象形状色调指数的高分辨率图像可变尺度分割

  2. 基于对象形状色调指数的高分辨率图像可变尺度分割，沈心一，闫梦龙，针对以往的面向对象影像分割算法存在效果不太理想和计算量大的不足，本文提出了一种基于对象形状色调指数的高分辨率图像可变尺度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-20
    • 文件大小：727040
    • 提供者：weixin_38576045

  1. 高空间分辨率遥感影像分类最优分割尺度

  2. 在对高空间分辨率遥感影像进行分类时,为解决不同地物其空间尺度不同的问题,采用多尺度分割的面向对象分类技术,提出采用"对象完整面积个数最多法"的分割方法,研究得出道路、农田、居民地、裸地、水域的最优分割尺度分别为20、30、50、80和100,采用成员函数法对分割后的影像进行分类,并将分类后的结果与基于像元的监督分类结果进行了对比.研究结果表明:使用"对象完整面积个数最多法"实现最优分割的面向对象分类技术的分类精度高于基于像元的分类精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-30
    • 文件大小：958464
    • 提供者：weixin_38743119

  1. ESP最优分割尺度的工具ESP1/ESP2

  2. 易康（eCognition）中计算影像最优分割尺度参数的工具ESP1及ESP2，ESP2为更新的改进版

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：qq_38674571

  1. 基于边界的分层马尔科夫模型的医学图像分割

  2. 基于MRF的分割算法常存在边界块效应,且对整幅图像进行建模运行效率低。针对这些问题,提出了基于边界的多尺度域分层马尔科夫模型的图像分割算法,把边界作为可观测序列,使影像的特征场建立在一系列小波域提取的边界上,并建立基于边界的标号场MRF模型,将尺度间的交互集成在影像模型中,借助贝叶斯框架实现分割。通过测试图像和医学图像对算法进行检验,并与WMSRF算法进行比较,结果表明,算法在有效区分不同区域的同时很好的保留了边界信息,且提高了运行效率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1037312
    • 提供者：weixin_38582685

  1. 利用局部光谱异质性度量优化多尺度分割，用于高分辨率遥感影像

  2. 图像分割是基于地理对象的图像分析（GEOBIA）中至关重要的基础步骤。 许多多尺度分割算法已被广泛用于高分辨率（HR）遥感图像中。 这些细分算法需要一个预设参数（称为scale参数）来控制每个对象的平均大小。 但是，由于空间变化，单一尺度参数几乎不能描述具有不同土地覆被的区域的边界。 为了克服这一局限性，本研究提出了一种用于多尺度分割的自适应参数优化方法。 为了找到最佳的物体尺度，通过计算物体内部和内部物体之间的光谱角来应用局部光谱异质性度量。 与选择全局最优尺度参数不同，本研究旨在直接从所有不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38682242

  1. 基于多尺度分割的对象级影像平滑算法

  2. 基于多尺度分割的对象级影像平滑算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：463872
    • 提供者：weixin_38500664

  1. 融合特征和决策的卷积-反卷积图像分割模型

  2. 基于全卷积网络提出了一种图像分割模型以获取目标分割结果, 模型包含两个结构相同的深层神经网络分支, 每个分支采用卷积-反卷积的结构实现特征提取和从特征恢复目标区域; 两个分支接收不同类型图像输入, 将来源于两个分支的结果通过加权融合得到最终的分割结果。模型融合了不同图像源的多级尺度特征, 在训练样本数有限的情况下, 通过数据增强使训练得到的模型稳健性更强。在光学图像数据集Weizmann horse和遥感影像数据集Vaihigen上进行实验, 并与相关文献进行比较, 结果表明, 所提模型具有更高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38681082

  1. 一种光谱与纹理特征加权的高分辨率遥感纹理分割算法

  2. 高分辨率遥感影像呈现极其丰富的光谱和结构信息,传统的基于光谱的遥感影像分割方法往往使得分割区域过于细碎且分割精度不高。尝试将纹理信息引入到特征空间以期解决该问题。本文算法中,特征空间由光谱和纹理两类构成,并采用加权最小距离分类器。光谱信息通过对原始影像的变带宽均值漂移滤波获得,纹理信息由对原始影像逐波段采用多尺度伽博(Gabor)滤波器组滤波获得[依据训练样区中各特征维的方差确定该地物类别分类时特征维的权重,并通过训练样区的特征加权平均获得各地物类别的聚类中心[最后,将像素点归为到加权聚类中心距

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38685857

  1. 方向性局部区域活动轮廓血管分割

  2. 将可调节尺度局部区域模型采用的核函数分解为两个方向的线性局部平均,由此提取的局部信息分别与目标和背景匹配,提出了方向性的局部区域模型。并将此模型应用于血管影像分割,克服了可调节尺度局部区域模型在血管影像分割中对初始条件依赖的问题。实验给出了提出的算法应用于临床获得的血管影像分割的结果,并与其他方法进行比较。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：987136
    • 提供者：weixin_38703277

  1. 一种结合深度置信网络与最优尺度的植被提取方法

  2. 针对利用现有深度学习方法进行植被提取时出现的相邻地物处于同一窗口、分类结果出现一些无用破碎图斑和“椒盐现象”等问题, 提出最优分割尺度与深度置信网络相结合的方法进行植被提取研究, 并利用光谱-纹理特征等信息进行对比实验。实验结果表明, 与现有的深度学习方法相比, 本文方法分类结果的总体精度达到91.92%, Kappa系数为0.8677, 能够有效提高实验的分类精度, 而且分类结果显示本文方法能有效减轻“椒盐现象”, 并能很好地表达影像上各类地物清晰的边界。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38675341
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