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南京农业大学专利：基于改进U-net网络的无人机麦田遥感图像分割方法
U-net网络 无人机 麦田遥感图像 分割方法
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2023/11/27
本发明提出基于改进U?net网络的无人机麦田遥感图像分割方法，通过加入注意力模块的方式加强目标特征学习，同时通过改进损失函数的方法对权重进行重分配，从而解决遥感图像中目标背景类别分布不均的问题；最后，结合形状先验信息对分割结果进行进一步修正。本发明利用采集的无人机麦田数据集进行训练和模型验证，试验结果表明，分割准确率和平均交并比分别达93.31％和73.91％，较好解决了田埂分割遮挡和缺失等问题。
标记分水岭算法及区域合并的遥感图像分割
遥感图像 标记 分水岭算法
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2009/11/24
传统的分水岭算法通常对梯度图像进行无标记分割，其结果是容易造成过度分割。本文采用了一种基于标记的分水岭算法，首先,利用Sobel边缘算子对原遥感图像进行梯度重建，获得梯度幅值图像，同时计算待分割区域的周长、面积和形态因子，并对其进行标记； 然后,利用距离函数图标定种子法和等值线跟踪法获得初始分割图像； 最后，利用改进的区域合并方法获得最终的分割结果。实验结果表明了该方法的有效性。
基于子波域自适应融合HMTseg算法的遥感图像分割
离散子波变换 隐马尔可夫树模型 图像分割
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2009/1/22
提出了一种具有自适应融合机制的HMTseg算法，用于遥感图像的分割．该算法充分利用图像子波系数尺度间的统计相关性，通过赋予各个尺度不同的背景权值，兼顾了粗尺度分割的区域一致性和细尺度分割的边界定位准确性，保持了图像各个同质区域的主体轮廓，增强了辨别图像小目标的性能．航拍图像和合成孔径雷达图像的分割结果表明，该算法可以在分割的区域一致性和边界准确性之间做到较好的折中，提高遥感图像分割的性能．