基于多尺度超像素分割的壁畫多光譜圖像顏料分類方法

摘要： 在壁畫多光譜圖像顏料分類中，傳統(tǒng)算法通常通過固定窗格提取圖像的空間特征，而忽略了不同顏料之間的空間關(guān)系，對暈染區(qū)域顏料分類誤差較大，同時(shí)，單一尺度的特征提取方法無法有效表達(dá)顏料色塊之間的差異。對此，提出一種基于多尺度超像素分割的壁畫多光譜圖像顏料分類方法。首先，利用自適應(yīng)波段優(yōu)選方法對壁畫多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，有效減少超像素分割的數(shù)據(jù)量；其次，對經(jīng)波段優(yōu)選降維后前3個(gè)波段合成的偽... （共11頁）