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关于高光谱图像分割的距离、路径与连接

计算机视觉与模式识别 2016-03-29 v1 数值分析

摘要

本文引入 η\eta 连接和 {\eta} 连接,旨在为仅考虑局部信息的 λ\lambda-平坦区域添加区域信息。采用自顶向下的方法。首先,以产生子分割的方式构建 λ\lambda-平坦区域。然后,通过在 λ\lambda-平坦区域内计算 η\eta-有界区域和 μ\mu-测地球,获得更精细的分割。所提出的构建新划分的算法基于队列,并使用累积距离对种子点进行有序选择。η\eta-有界区域从称为中心的点出发,对类内振幅变化进行控制,而 μ\mu-测地球则控制类的“大小”。这些结果被应用于高光谱图像。

关键词

引用

@article{arxiv.1603.08497,
  title  = {On distances, paths and connections for hyperspectral image segmentation},
  author = {Guillaume Noyel and Jesus Angulo and Dominique Jeulin},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1603.08497},
  year   = {2016}
}