研究一种基于小波域三重马尔科夫随机场模型(Markov Random Field,MRF)分割算法的遥感图像分割分析方案,对高分五号卫星提供的遥感图像信息进行MRF图元分割,在图元中使用两次小波域分析进行图像信息加强处理,其结果仍无法在高分卫星工...研究一种基于小波域三重马尔科夫随机场模型(Markov Random Field,MRF)分割算法的遥感图像分割分析方案,对高分五号卫星提供的遥感图像信息进行MRF图元分割,在图元中使用两次小波域分析进行图像信息加强处理,其结果仍无法在高分卫星工具包中实现图像信息的有效读取,所以使用无人机超低空补充遥感的方式进行补充遥测,最终比较植被、水域、道路、建筑在高分卫星工具包下的识别率。革新方案的识别率远高于卫星直接图像的识别率,但对水域、道路的识别率仍较低,经过超低空补充遥感后,识别率达到99%以上,基于小波域三重MRF分割算法对遥感图像处理有积极意义。展开更多
文摘研究一种基于小波域三重马尔科夫随机场模型(Markov Random Field,MRF)分割算法的遥感图像分割分析方案,对高分五号卫星提供的遥感图像信息进行MRF图元分割,在图元中使用两次小波域分析进行图像信息加强处理,其结果仍无法在高分卫星工具包中实现图像信息的有效读取,所以使用无人机超低空补充遥感的方式进行补充遥测,最终比较植被、水域、道路、建筑在高分卫星工具包下的识别率。革新方案的识别率远高于卫星直接图像的识别率,但对水域、道路的识别率仍较低,经过超低空补充遥感后,识别率达到99%以上,基于小波域三重MRF分割算法对遥感图像处理有积极意义。
