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一种改进的高分辨率遥感影像分割算法的中期报告
背景介绍：
高分辨率遥感影像分割是遥感图像处理领域中的关键问题之一。它可应用于许多领域，如土地利用/覆盖分类、城市规划、环境监测等。当前的分割算法主要有基于像素的和基于对象的两类。基于像素的方法使用像素作为分割的基本单元，其结果通常受到各种因素的影响，包括噪声、阴影、相邻像素的强度值等。基于对象的方法通过将同一物体或物体部分划分为一个对象，对像素级干扰灵敏度低。但是由于遥感影像中物体的形状、大小、位置等因素较为复杂，传统的分割算法在提高分类精度、保留纹理细节以及处理不规则形状等方面仍存在较大的局限性。
算法简介：
本文提出了一种改进的高分辨率遥感影像分割算法，该算法主要包括以下几个步骤：
1.预处理：对原始遥感影像进行预处理，包括去除噪声、纠正几何变形、调整对比度等操作。
2.图像分割：将预处理后的影像进行分割，通过针对不同场景采用不同的分割策略，结合支持向量机和卷积神经网络等方法，有效地提高了分割效果。
3.对象提取：从分割结果中提取目标对象，主要应用于基于对象分割方法中。
4.分类识别:对提取的对象进行土地利用/覆盖分类、建筑物识别等操作。
实验结果：
本文在一个高分辨率遥感影像数据集上对所提出的算法进行了实验。结果表明，该算法相较于传统的基于像素和基于对象的分割算法，在分类精度、纹理细节保留以及不规则形状处理等方面均有显著的改进。
未来展望：
该算法仍有部分缺陷，例如算法效率低、噪声处理等方面需要进一步改进。未来我们将探索使用图像生成对抗网络等深度学习方法，进一步改进我们的分割算法。