不同粒度遥感信息的非线性优化Otsu分割算法

论文摘要

遥感影像具有覆盖面广、光谱信息丰富及不同粒度的遥感信息应用需求特点,传统的图像分割算法不能较好地适用于这类图像的信息提取。针对遥感影像多波段的特性和遥感信息不同粒度需求的特点,基于最大类间方差算法（Otsu算法）,设计了不同粒度遥感信息的非线性优化Otsu分割算法:（1）引入PCA算法对遥感影像的多波段数据进行降维,降低了遥感影像的信息冗余度;（2）基于最小值判断,添加分割算法的终止条件,提高了不同粒度遥感信息分割的计算效率。最后,以舟山海域的空间地物信息提取为例,比较了非线性优化Otsu分割算法与传统的Otsu、2D-Otsu、K-means、FCM分割算法的优劣性。结果表明,非线性优化Otsu分割算法:（1）兼顾了遥感影像的波谱信息,降低了遥感信息的错分率;（2）通过降低遥感影像的信息冗余,提高了计算效率;以两类地物类别提取为例,与Otsu算法相比,时间效率提高了59.88%;（3）通过添加计算约束条件,求解不同地物类别的分割阈值,满足了不同粒度遥感信息的应用需求。

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类型: 期刊论文

作者: 黄冬梅,孙婧琦,何婉雯,张明华,王振华

关键词: 非线性优化分割算法,不同粒度,图像分割,信息提取

来源: 遥感信息 2019年01期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 上海电力学院,上海海洋大学信息学院

基金: 国家自然科学基金(41501419,4167143)

分类号: TP751

页码: 7-14

总页数: 8

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标签：非线性优化分割算法论文;  不同粒度论文;  图像分割论文;  信息提取论文;