【摘 要】
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为了解决目前主流的显著性检测算法在复杂多目标遥感图像中检测能力不足的问题,提出一种基于超像素区域相似性度量的显著目标提取算法。该算法利用简单线性迭代聚类方法对原
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家863计划(2015AA7026087);国家自然科学基金(41501489);国家科技支撑计划(2015BAB05B05-02);中国地质调查局项目(12120113089200);中国科学院遥感与数字地球研究所所长青年基金(Y6SJ1100CX);高分辨率对地观测系统重大专项(民用部分)(30-Y20A37-9003-15/17)
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为了解决目前主流的显著性检测算法在复杂多目标遥感图像中检测能力不足的问题,提出一种基于超像素区域相似性度量的显著目标提取算法。该算法利用简单线性迭代聚类方法对原始图像进行超像素分割,通过基于图论的视觉显著性方法检测出显著超像素,并对其修正得到显著目标提取的训练样本,进一步逐层计算全体超像素区域与显著超像素区域的相似性并转化为超像素区域的隶属度值,最后实现对整幅超像素图像的显著目标提取。实验结果表明,该算法具有较高的准确率和召回率,能更加有效地检测出遥感图像中的显著目标,提取效果优于主流的显著性检测算法,还
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