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倒数交叉熵和改进图割结合的河流目标检测
引用本文:吴一全,宋昱.倒数交叉熵和改进图割结合的河流目标检测[J].哈尔滨工程大学学报,2015(6).
作者姓名:吴一全  宋昱
作者单位:1. 南京航空航天大学 电子信息工程学院,江苏 南京210016; 黄河水利委员会黄河水利科学研究院 水利部黄河泥沙重点实验室,河南郑州450003; 长江水利委员会长江科学院武汉市智慧流域工程技术研究中心,湖北武汉430010; 哈尔滨工业大学 城市水资源与水环境国家重点实验室,黑龙江 哈尔滨150090; 南京水利科学研究院 港口航道泥沙工程交通行业重点实验室,江苏 南京210024
2. 南京航空航天大学 电子信息工程学院,江苏 南京,210016
基金项目:水利部黄河泥沙重点实验室开放基金资助项目(2014006);长江科学院开放基金资助项目( CK-WV2013225/KY);城市水资源与水环境国家重点实验室开放基金资助项目( LYPK201304);港口航道泥沙工程交通行业重点实验室开放基金资助项目;江苏高校优势学科建设工程资助项目.
摘    要:为了克服交互式图割方法选取种子点的随意性和由此导致的分割结果的不准确性,提出了使用倒数交叉熵阈值分割和改进图割结合的河流目标自动提取方法。先利用倒数交叉熵阈值选取准则对河流图像进行初始分割,从初始分割结果中自动选取种子点。然后利用改进图割方法对河流遥感图像进行分割。改进图割中利用高斯混合模型对种子点区域进行建模,并利用结构张量矩阵计算平滑项。最后使用连通域检测方法去除小的连通域并得到最终结果图像。与交互式图割、基于倒数交叉熵和图割等4种方法进行了比较,实验结果表明提出方法得到的分割图像最为精确,分割效果最好。

关 键 词:遥感图像  河流提取  倒数交叉熵  图割  高斯混合模型  结构张量

River target detection by combining reciprocal cross entropy thresholding and improved graph cuts
WU Yiquan,SONG Yu.River target detection by combining reciprocal cross entropy thresholding and improved graph cuts[J].Journal of Harbin Engineering University,2015(6).
Authors:WU Yiquan  SONG Yu
Abstract:
Keywords:remote sensing images  river detection  reciprocal cross entropy  graph cuts  Gaussian mixture model  structure tensor
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