一种基于CNN与梯度分水岭算法的卫星图像区域分割识别方法

张日升, 朱桂斌, 张燕琴, 陈威静

张日升, 朱桂斌, 张燕琴, 陈威静. 一种基于CNN与梯度分水岭算法的卫星图像区域分割识别方法[J]. 红外技术, 2017, 39(12): 1114-1119.
引用本文: 张日升, 朱桂斌, 张燕琴, 陈威静. 一种基于CNN与梯度分水岭算法的卫星图像区域分割识别方法[J]. 红外技术, 2017, 39(12): 1114-1119.
ZHANG Risheng, ZHU Guibin, ZHANG Yanqin, CHEN Weijing. Method of Satellite Images Region Segmentation and Recognition Based on CNN and Gradient Watershed Algorithm[J]. Infrared Technology , 2017, 39(12): 1114-1119.
Citation: ZHANG Risheng, ZHU Guibin, ZHANG Yanqin, CHEN Weijing. Method of Satellite Images Region Segmentation and Recognition Based on CNN and Gradient Watershed Algorithm[J]. Infrared Technology , 2017, 39(12): 1114-1119.

一种基于CNN与梯度分水岭算法的卫星图像区域分割识别方法

基金项目: 重庆市科技研发基地能力提升项目(cstc2014ptsy40003)
详细信息
  • 中图分类号: TP389.1

Method of Satellite Images Region Segmentation and Recognition Based on CNN and Gradient Watershed Algorithm

  • 摘要: 卫星图像的准确分割与识别在军事、环境、民生方面都有着重要的研究意义与价值.传统的区域分割算法如分水岭算法、k-means算法等在错综复杂的卫星图像中表现不佳,且不能同时给出区域的类别.为解决上述问题,本文提出一种结合CNN与分水岭算法的图像区域分割方法.该方法首先使用人工标记的区域图像训练CNN(卷积神经网络)分类器,且使其具有旋转不变性及平移不变性,从而能适应不同状态下的图像分类.然后用分水岭算法对图像进行区域粗粒度的聚类,针对分割出的每一个候选区域,使用CNN分类器对其迭代打分,最后得到分割区域并给出识别结果.实验结果表明,该方法较传统方法有更好效果.
  • 期刊类型引用(2)

    1. 刘慧舟,胡瑾秋,张来斌,张彪. 基于红外热成像与CNN的压裂装备故障精准识别及预警. 中国石油大学学报(自然科学版). 2021(01): 158-166 . 百度学术
    2. 张乃千,王占刚. 基于改进卷积神经网络的平面地图道路模糊推理分割方法. 科学技术与工程. 2020(09): 3675-3681 . 百度学术

    其他类型引用(6)

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