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徐文涛

作品数：2 被引量：24H指数：2
供职机构：浙江工业大学计算机科学与技术学院、软件学院更多>>
发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇遥感
  • 1篇遥感分类
  • 1篇遥感图像
  • 1篇遥感图像分类
  • 1篇遥感影像
  • 1篇图像分类
  • 1篇面向对象
  • 1篇均值漂移
  • 1篇缓冲区
  • 1篇分块
  • 1篇PSO
  • 1篇SHIFT
  • 1篇GEP
  • 1篇MEAN_S...

机构

  • 2篇北京航空航天...
  • 2篇浙江工业大学
  • 1篇中国科学院遥...

作者

  • 2篇王卫红
  • 2篇徐文涛
  • 1篇夏列钢
  • 1篇方赵林
  • 1篇李曲
  • 1篇金丹丹

传媒

  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 2篇2015
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于GEPSO模型的面向对象遥感图像分类被引量：20
2015年
针对演化算法的寻优能力,提出了基于GEPSO(GEP Optimized by PSO)模型的面向对象遥感图像分类方法。先对遥感图像进行分割,选择特征集,然后利用GEPSO算法为每类图像对象构造一个类中心。构造类中心的过程先利用GEP搜索一个次优解,再根据这个次优解利用PSO搜索最优解。实验结果表明,基于GEPSO模型的面向对象遥感图像分类方法具有较高的分类精度。
王卫红严鲁琴金丹丹徐文涛李曲
关键词：面向对象遥感分类GEPPSO
大规模遥感影像Mean Shift并行分割优化算法研究被引量：4
2015年
传统影像分割算法在面对大规模遥感影像时普遍存在分割效率低、内存消耗大等情况(甚至无法分割),同时"分块线"的存在也制约了许多算法的并行化改造.本文利用Mean Shift均值漂移分割算法针对遥感影像进行并行化处理,有效地解决了大影像分割时所存在的问题,同时改进影像光谱空间的构建,在均值漂移滤波和合并的过程中分别对影像采用分区缓冲的策略,解决了并行化分割算法处理时会产生的"分块线"问题.在多种遥感数据上的分割实验及与e Cognition软件的对比实验表明,本文所提出的并行分割优化算法可以在不影响分割精度的情况下有效提高分割效率,一定程度上满足实际生产及应用需求.
王卫红徐文涛夏列钢方赵林
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