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一个自动而准确的高分辨率卫星图像的分割

文摘

卫星图像需要被分类为监测目的。从卫星获得的图像应该正确分类以获取图像的细节。两个方法可用的图像分类技术监督图像分类和无监督图像分类。卫星图像分割成有意义的地区近年来发挥了重要作用。主题的结合模型和随机领域已成功应用于图像分类,因为他们的互补效应。受监视的影像分类需要手动解释与丰富人类努力和昂贵的。我们提出了一个高效的无监督图像分类方法对卫星图像的分类。方法是潜在狄利克雷分配和马尔可夫随机场,分类或分割得到的潜在狄利克雷分配方法是更加依赖内容连贯性。大型卫星图像的注释性能从主题模型获得的好处。马尔可夫随机场方法用于获取空间信息之间的邻近地区的形象。 The combined models are complementary and the segmentation accuracy is improved. The iterative algorithm is proposed to make the number of classes finally be converged to appropriate levels. This is based on label cost and Bayesian information criterion .The whole process works automatically instead of assuming it beforehand as a constant.

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