%0 Journal Article
%T 大规模遥感影像Mean Shift并行分割优化算法研究
%A 夏列钢
%A 徐文涛
%A 方赵林
%A 王卫红
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2015
%X 摘要 传统影像分割算法在面对大规模遥感影像时普遍存在分割效率低、内存消耗大等情况(甚至无法分割),同时“分块线”的存在也制约了许多算法的并行化改造.本文利用Mean Shift均值漂移分割算法针对遥感影像进行并行化处理,有效地解决了大影像分割时所存在的问题,同时改进影像光谱空间的构建,在均值漂移滤波和合并的过程中分别对影像采用分区缓冲的策略,解决了并行化分割算法处理时会产生的“分块线”问题.在多种遥感数据上的分割实验及与eCognition软件的对比实验表明,本文所提出的并行分割优化算法可以在不影响分割精度的情况下有效提高分割效率,一定程度上满足实际生产及应用需求
%K 大规模影像
%K Mean Shift均值漂移并行分割算法
%K 分块线
%K 分块缓冲区
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract2926.shtml