基于多尺度超像素分割的壁畫多光譜圖像顏料分類方法
摘要: 在壁畫多光譜圖像顏料分類中,傳統(tǒng)算法通常通過固定窗格提取圖像的空間特征,而忽略了不同顏料之間的空間關(guān)系,對暈染區(qū)域顏料分類誤差較大,同時,單一尺度的特征提取方法無法有效表達顏料色塊之間的差異。對此,提出一種基于多尺度超像素分割的壁畫多光譜圖像顏料分類方法。首先,利用自適應(yīng)波段優(yōu)選方法對壁畫多光譜數(shù)據(jù)進行降維,有效減少超像素分割的數(shù)據(jù)量;其次,對經(jīng)波段優(yōu)選降維后前3個波段合成的偽... (共11頁)
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