ecognition簡要介紹(參考版)
2025-04-29 08:39本頁面
【正文】 寬度 ?緊致度 amp。 形狀因子 有助于避免由于影像對象形狀的不完整對精度產(chǎn)生的影響， 緊湊度參數(shù) 有利于將結(jié)構(gòu)緊湊與不緊湊的目標(biāo)區(qū)分開來， 而 光滑度因子 將起到完善邊界光滑的影像對象的作用。原因是影像數(shù)據(jù)中最重要的信息是光譜信息，形狀標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重太高會降低分割結(jié)果的質(zhì)量。 ?抽象性 抽取其本質(zhì)，核心的東西 ?封裝性 ?繼承性 面向?qū)ο笏枷耄ǔ橄笮?，封裝性，繼承性） [2] Pixel Level Level 1 Level 2 Level 1的父層 Level 3的子層 Level 3 Scene ….. 網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知技術(shù)（ Cognition NetworkTechnology） EC軟件中的面向?qū)ο? 繼承性 抽象 封裝性 面向?qū)ο蟮闹饕獌?yōu)勢 [2] ?分類特征得到擴(kuò)展 對象完全繼承像元的空間、光譜特性，同時帶來單個像元所不具備的面狀特征及層次關(guān)系 等對象特有分類特征 ?運(yùn)行效率得到提高 從 數(shù)以萬計的像元優(yōu)化到數(shù)千個對象 ，處理時只需考慮每個對象的平均值，大大提高計算機(jī)運(yùn)行效率 ?分類精度得到保障 對象能夠準(zhǔn)確反映 地物的真實(shí)邊界、輪廓信息 ，從而從根本上減少錯分、漏分的幾率，同時能有效避免椒鹽現(xiàn)象 ?分割尺度可控 針對不同地物目標(biāo)的提取需求，可 靈活控制分割尺度 ，滿足多尺度分割分類要求 多尺度分割思想 [3] 多尺度分割（異質(zhì)性最小的區(qū)域合并算法 [4]） ?區(qū)域異質(zhì)性 f ?光譜異質(zhì)性 x（畫圖） ?形狀異質(zhì)性 y（畫圖
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