種處理大量圖像數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)自動圖像合成算法-文庫吧
2025-04-19 23:55 本頁面
【正文】 there is no image overlap. 形態(tài)學(xué)上的圖像合成方法是自適應(yīng)的，因?yàn)榻雍暇€劃分是根據(jù)圖像內(nèi)容 進(jìn)行的。技術(shù)中的關(guān)鍵部分是一個(gè)區(qū)域增長程序，由一些在無圖像 重疊的區(qū)域找到的種子初始化實(shí)現(xiàn)。 The region growing procedure, a morphological watershed algorithm , is constrained by a gradient image at high gradient values. By basing the seam line delineation on the gradient intensity, the algorithm attempts as best as possible to follow salient image features. 這種區(qū)域增長程序，采用的是形態(tài)學(xué)上的 分水嶺方法 ，由高梯度值 的梯度圖像約束。算法基于梯度值的接合線劃分，過程中盡可能的保證 遵循圖像的影像特征。 The input set of images must first be geometrically corrected and resampled to the same spatial resolution. 輸入的圖像必須先進(jìn)行幾何校正，然后重采樣成相同空間分辨率。 形態(tài)學(xué)上的圖像融合算法步驟 算法的規(guī)則 圖一所示為應(yīng)用形態(tài)學(xué)的方法處理衛(wèi)星 Landsat在 2021年獲得的 838幅歐洲圖像的效果。 B. Quantifying Seam Line Quality接合線質(zhì)量的定量法 現(xiàn)在常常仍然是通過操作員進(jìn)行對結(jié)合線進(jìn)行判斷，因此，對于結(jié)合 的劃分是否是 “ 最佳 ” 也是由操作員進(jìn)行判斷。定量法
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