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形態(tài)學(xué)邊緣檢測和區(qū)域生長相結(jié)合的遙感圖像水體分割

摘要:遙感圖像水體區(qū)域中因水體自身流動和波動等因素造成圖像噪聲,利用傳統(tǒng)方法直接分割水體容易導(dǎo)致分割精度較低。為此,利用遙感圖像中水體區(qū)域具有連通性強(qiáng)以及像素灰度值相近等特點(diǎn),提出了一種利用多結(jié)構(gòu)元素形態(tài)學(xué)重構(gòu)邊緣檢測結(jié)合區(qū)域生長實(shí)現(xiàn)遙感圖像水體分割的方法。首先將遙感圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像,運(yùn)用多結(jié)構(gòu)元素形態(tài)學(xué)重構(gòu)邊緣檢測,在去除噪聲的同時增強(qiáng)水體邊緣,保持水體區(qū)域邊緣的較準(zhǔn)確定位;然后利用灰度直方圖自動選取種子點(diǎn),確定水體區(qū)域灰度范圍,利用該灰度范圍內(nèi)像素的均值和方差、種子點(diǎn)及已生長區(qū)域灰度特性作為生長準(zhǔn)則,實(shí)現(xiàn)對水體區(qū)域的分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠?qū)σ蛩w擾動等因素導(dǎo)致的噪聲圖像進(jìn)行有效分割,且水體區(qū)域分割精度較高。

關(guān)鍵詞:
  • 遙感圖像  
  • 形態(tài)學(xué)邊緣檢測  
  • 多結(jié)構(gòu)元素  
  • 區(qū)域生長  
  • 圖像分割  
作者:
王小鵬; 文昊天; 王偉; 馬鵬; 王陽萍
單位:
蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院; 甘肅蘭州730070; 甘肅省人工智能與圖形圖像處理工程研究中心; 甘肅蘭州730070
刊名:
測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報

注:因版權(quán)方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報緊跟學(xué)術(shù)前沿,緊貼讀者,國內(nèi)刊號為:41-1385/P。堅(jiān)持指導(dǎo)性與實(shí)用性相結(jié)合的原則,創(chuàng)辦于1984年,雜志在全國同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。

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