【摘 要】
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树冠作为遥感图像森林植被的典型纹理单元,具有突出的结构纹理特征,但现有分割方法较少利用此类结构纹理进行分割。为此,提出一种基于视觉注意机制的遥感图像森林植被纹理分
【基金项目】
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辽宁省教育厅自然科学基金“遥感图像多尺度植被分割技术研究”(L2012379)
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树冠作为遥感图像森林植被的典型纹理单元,具有突出的结构纹理特征,但现有分割方法较少利用此类结构纹理进行分割。为此,提出一种基于视觉注意机制的遥感图像森林植被纹理分割方法。将遥感图像中树冠的形状和结构作为视觉注意目标,通过纹理滤波増强树冠纹理,使用特定的多尺度树冠显著图圆盘(SID)模型标记树冠,并将各个多尺度树冠SID作为种子,设计改进的区域生长方法分割森林植被区域。实验结果表明,该方法能够准确标记多数典型树冠,有效提高森林植被区域的分割精度。
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