發(fā)布時間：2024-12-10 03:01

　　在無人機圖像處理和計算機視覺領域中,從無人機圖像中提取高精度、可靠性強的建筑物、道路、橋梁等其它人工地物信息具有重要的意義,簡單線性迭代聚類算法(Simple linear iterative clustering,SLIC)被公認為是目前具有綜合性能最為出色的一種超像素分割算法,但是SLIC算法在進行圖像分割時,仍存在隨機選取種子點、人為確定K值和分割結(jié)果中存在孤立小區(qū)域的問題,針對以上缺陷提出了一種結(jié)合快速密度峰值搜索算法的SLIC分割算法來對圖像進行分割,并對分割后的圖像進行孤立小區(qū)域處理,最后對處理后的圖像進行特征提取并使用SVM支持向量機來進行無人機圖像建筑物的識別。工作包括以下幾個方面:(1)針對快速密度峰值搜索算法(Clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)現(xiàn)有的不足,引入信息熵和min-max標準化對人為設定截斷距離和利用決策圖選取聚類中心進行改進,將改進的CFSFDP算法進行聚類結(jié)果和性能測試的比較,實驗結(jié)果表明改進的CFSFDP算法比原始的CFSFDP算法的聚類效果更好,準確率更高。(2)將改...

【文章頁數(shù)】：47 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3-2降序排列的值

第3章基于信息熵和min-max標準化的CFSFDP算法11圖3-2降序排列的值分布圖3.1.1CFSFDP算法步驟在CFSFDP算法流程中，首先要人為給定截斷距離的值，其次計算出每個樣本點的局部密度和高局部密度點距離，聚類中心根據(jù)和的值來進行確定，最后對非樣本中心點進行聚類，確....

圖(b)SLIC算法搜索區(qū)域搜索區(qū)域

西北師范大學碩士學位論文17該算法模仿自然進化的過程以實現(xiàn)有效的優(yōu)化，并且對目標函數(shù)的形式?jīng)]有任何限制；YooH等人[41]引入可靠性因子以定量測量區(qū)域的不均勻性,對每個超像素進行計算，以考慮逐像素梯度的噪聲敏感性，并在同一對象內(nèi)分配相似的可靠性值，來對視覺的實時后方障礙物進行檢....

圖4-2CIE-Lab顏色空間結(jié)構(gòu)圖

第4章基于CFSFDP-IEM的超像素分割算法18圖4-2CIE-Lab顏色空間結(jié)構(gòu)圖SLIC算法的基本原理是將N個像素集劃分到K個超像素里，要求劃分到同一超像素里的像素點盡可能的相似而劃分到不同超像素里的像素點盡可能的相異。算法先隨機選取K個種子點作為初始聚類中心，計算剩余的像....

圖4-4原始圖片

第4章基于CFSFDP-IEM的超像素分割算法22(→)=∑(‖‖∈<)∈||(4-10)式(4-10)中：q表示圖像S中超像素分割結(jié)果的邊緣像素點，p表示圖像g中人工標準分割結(jié)果的邊緣像素點，表示人工標準分割結(jié)果中所有邊緣像素點的集合，表示超像素分割結(jié)果中所有邊緣像素點的集合，....

本文編號：4015500