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高分辨率遙感圖像分水嶺分割.doc

  
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高分辨率遙感圖像分水嶺分割,1.75萬字 44頁原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng) 摘要圖像分割是圖像分析和圖像識別的關鍵和前提,也是計算機視覺等學科領域的研究熱點之一。隨著高分遙感圖像的出現(xiàn)和分辨率的不斷提高,同類地物之間的光譜差異也逐漸增大,使得傳統(tǒng)基于像元(pixel-based)的分類技術已經(jīng)不能滿足遙感圖像信息提取的需要...
編號:99-1061320大小:6.73M
分類: 論文>地質/地理論文

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高分辨率遙感圖像分水嶺分割

1.75萬字 44頁 原創(chuàng)作品,已通過查重系統(tǒng)

摘 要
圖像分割是圖像分析和圖像識別的關鍵和前提,也是計算機視覺等學科領域的研究熱點之一。隨著高分遙感圖像的出現(xiàn)和分辨率的不斷提高,同類地物之間的光譜差異也逐漸增大,使得傳統(tǒng)基于像元(Pixel-based)的分類技術已經(jīng)不能滿足遙感圖像信息提取的需要。而面向對象(object-Oriented)的圖像處理方法出現(xiàn),為高分遙感圖像的信息提取提供了新的思路,而面向對象的高分遙感圖像分析的核心技術就是圖像分割。分水嶺算法作為一種有效的圖像分割方法,在圖像處理領域得到了廣泛地應用,在傳統(tǒng)的分水嶺分割方法的基礎上,專家們相繼提出了許多分水嶺分割的改進方法,例如區(qū)域合并、增加標記、形態(tài)學濾波和自適應濾波等。
本文將以高分遙感圖像為研究數(shù)據(jù),將邊緣增強所得梯度應用于分水嶺分割。采用的數(shù)據(jù)是QuickBird高分遙感圖像并利用Matlab編程語言完成邊緣增強算法和分水嶺分割算法。
最后,本文將以Matlab編程實現(xiàn)的圖像分割結果與eCognition軟件所實現(xiàn)的圖像分割進行效果對比,并將從圖像分割的準確度和算法時間復雜度等方面進行評估。


關鍵詞:高分辨率遙感圖像、邊緣增強、分水嶺分割算法、Matlab語言