利用不同树结构生成的属性轮廓与特征轮廓进行遥感图像分类的比较研究
计算机视觉与模式识别
2018-06-20 v1
摘要
本文的动机是针对使用由不同类型树结构生成的形态学属性轮廓(APs)和特征轮廓(FPs)进行遥感图像分类开展比较研究。在过去几年中，APs一直是建模图像空间与上下文信息最有效方法之一。最近，一种称为FPs的APs新扩展被提出，其在形成输出轮廓时用一些统计和几何特征替换像素灰度值。当由连通分量树(极大树和极小树)生成时，FPs已被证明比标准APs更高效。在这项工作中，我们研究了它们在包含树(形状树)和划分树(alpha树和omega树)上的性能。来自全色与高光谱图像的实验结果再次证实了FPs相对于APs的高效性。
引用
@article{arxiv.1806.06985,
title = {Classification of remote sensing images using attribute profiles and feature profiles from different trees: a comparative study},
author = {Minh-Tan Pham and Erchan Aptoula and Sébastien Lefèvre},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.06985},
year = {2018}
}
备注
4 pages, to appear in IGARSS 2018