摘要：为解决地震灾区震后空间数据难以及时获取的问题,考虑到无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）遥感影像自身特点,提出了一种改进的均值漂移（Mean Shift）分割算法。按照影像特征将UAV影像划分为纹理区和匀色区,对匀色区直接进行Mean Shift算法分割得到初分结果;对纹理区综合提取颜色、纹理、形状信息构造高维特征空间,并根据归一化分布密度值求得其合适的带宽,再使用Mean Shift算法对特征空间进行模式分类得到分割结果;通过构造代价函数进行区域合并,消除过分割区域,得到最终分割结果。针对芦山地震后获取的高空间分辨率UAV影像进行分割实验,并提出一种考虑到面积和光谱的分割匹配指数对分割结果进行评价。实验结果表明：所提出的改进的Mean Shift算法的分割精度优于传统的Mean Shift算法,为后续的震害信息提取提供了数据保障。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 自动化技术
收录：北大期刊(中国人文社会科学期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > JST 日本科学技术振兴机构数据库(日) > Pж(AJ) 文摘杂志(俄) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏 > 文摘杂志
关键词：地震灾区 均值漂移 影像分割 区域合并
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
