文献类型：期刊文章

作　　者：李晓峰[1] 张树清[1] 刘强[2] 张柏[1] 刘殿伟[1] 卢碧波[3] 那晓东[1]

机构地区：[1]中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林长春130012 [2]深圳大学数学与计算科学学院,广东深圳518060 [3]河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454000

出　　处：《红外与毫米波学报》

基　　金：国家“十一五”科技支撑重点(2006BAD23B03);国家自然科学基金(40871188,10826042);博士后科学基金(20080431040)资助项目

年　　份：2009

卷　　号：28

期　　号：2

起止页码：146-150

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、DOAJ、EI(收录号：20092012084597)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCI(收录号：WOS:000265904700016)、SCI-EXPANDED(收录号：WOS:000265904700016)、SCIE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：近年来，C—V模型被广泛用于图像分割，但计算速度是制约其应用的一个重要因素，如果处理数据量较大、内容复杂的高分辨率遥感图像，耗费时间更长．本文采用C—V模型与小波变换的结合，不仅大大提高了影像的处理速度，而且实现了图像的多尺度分割，并具有良好的抗噪能力．实验结果显示，在保证分割质量的前提下,与直接使用C-V模型的多尺度分割方法相比，该方法能够提高处理速度1～2倍．

关 键 词：C-V模型 小波变换 多尺度分割 高分辨率遥感图像

分 类 号：TP751]