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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(guān)鍵和前提，也是計算機視覺等學(xué)科領(lǐng)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(shù)已經(jīng)不能滿足遙感圖像信息提取的需要...
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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(guān)鍵和前提，也是計算機視覺等學(xué)科領(lǐng)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(shù)已經(jīng)不能滿足遙感圖像信息提取的需要。而面向?qū)ο螅╫bject-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?qū)ο蟮母叻诌b感圖像分析的核心技術(shù)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(lǐng)域得到了廣泛地應(yīng)用，在傳統(tǒng)的分水嶺分割方法的基礎(chǔ)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(biāo)記、形態(tài)學(xué)濾波和自適應(yīng)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(yīng)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(jié)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(zhǔn)確度和算法時間復(fù)雜度等方面進行評估。
關(guān)鍵詞：高分辨率遙感圖像、邊緣增強、分水嶺分割算法、Matlab語言
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(guān)鍵和前提，也是計算機視覺等學(xué)科領(lǐng)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-ba
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(yīng)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(jié)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(zhǔn)確度和算法時間復(fù)雜度等方面進行評估。
關(guān)鍵詞：高分辨率遙感圖像、邊緣增強、分水嶺分割算法、Matlab語言
