基于Wold特征的遥感图像的分割

马尔可夫随机场模型是一种较好的纹理模型，但由于它是一个低阶的纯随机模型，因此用于图像分割时，区分相近纹理的能力仍然有限。将结合2维Wold分解技术来对遥感图像进行分割，通过调整不同性质谱分量的比例关系，放大相近谱峰值之间的差别，从而有利于Harmonic滤波器的信号选取，改善低阶马尔可夫分割场模型不能刻画结构性纹理的缺点。实验方法对城区目标进行提取，结果表明该方法的有效性优于纯Markov随机场所采取的分割方法。     

面向车载激光扫描点云快速分类的点云特征图像生成方法

车载激光扫描是空间数据快速获取的一种重要手段。车载激光扫描点云数据的分类和特征提取是目标识别与三维重建的基础。本文以车载激光点云数据为研究对象,提出了一种适合于其快速分类与目标提取的点云特征图像生成方法。该方法首先将扫描区域进行平面规则格网投影,通过分析格网内部点云的空间分布特征（平面距离、高程差异、点密集程度等）确定激光扫描点的定权,从而生成车载激光扫描点云的特征图像。利用生成的点云特征图像,可采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取图像分割的建筑物目标的边界,从而确定边界内部点云数据,实现目标分类与提取。本文以Optech公司的车载激光扫描数据为实验对象,验证了本文提出方法的可行性和实用性。实验结果表明,该方法能快速有效分离出车载激光扫描点云中的地面数据、建筑物数据等。     

基于投影点密度的车载激光扫描距离图像分割方法

对车载激光扫描系统获取的距离图像的分割进行研究,提出利用投影点密度进行距离图像分割的方法.该方法不需要其他辅助数据就可以进行距离图像的分割,给出应用实例.图像的分割是目标识别、定位、特征提取与建模的基础和关键.距离图像是离散坐标点阵列,不表达目标边界特征和拓扑关系,到目前为止还没有距离图像分割的成熟、可行方法.本文研究成果,展现了激光扫描技术在数据获取、处理研究上的新方向.     

基于数据场聚类的遥感影像分类方法研究

将数据场聚类方法引入到遥感影像分类中,将数据集映射到光谱空间,让光谱点对聚类的贡献通过势能充分表现出来。通过特征空间的建立、势能的计算及势能图像的分割等步骤实现了对遥感影像的分类,并讨论了辐射因子及辐射半径等对聚类的影响。     

基于高斯马尔可夫随机场混合模型的纹理图像分割

针对以高斯马尔可夫随机场中的邻域像素互作用参数为特征、以高斯混合模型为分类器的二步纹理图像分割方法,提出一个两者相互结合的一步模型———高斯马尔可夫随机场混合模型,并给出其EM算法的迭代计算公式。利用该模型进行纹理图像的分割实验,发现该算法在纹理图像分割的精度上比前者有较大程度的提高。     

多光谱卫星图像反演云空湿度场方法的改进

利用1998年6～8月GMS图像和分析区内近70个台站的地面和探空资料,在过去工作的基础上,通过引入地面实测湿度场相关资料作新的分析参量,建立了各标准等压面相对湿度统计分析新模型,改进了应用多光谱卫星图像反演三维湿度场的方法.通过比较和检验,证实新模型可有效改进大气湿度场的反演精度,特别是低层湿度场的反演精度.     

基于多尺度空间分析的图像阈值分割方法

在通过一阶差分确定阈值的基础上，依据多尺度滤波思想，提出一种基于多尺度空间分析的阈值分割方法对图像进行分割，将该方法与其他分割方法进行了比较，证明了本文算法的有效性。     

基于边缘的多光谱遥感图像分割方法

从Marr视觉计算理论和Tobler地学第一定律出发,提出了基于边缘的多光谱遥感图像分割方法.在基于边缘的多光谱遥感图像分割方法中,由边缘检测、边缘综合、边缘生长、区域标号等环节组成.该遥感图像分割方法在可视化开发平台Delphi中予以编程实现.将之应用于日本熊本市（Kumamoto）的Quickbird多光谱遥感图像中,并与多种遥感分割算法进行了比较：（1）从多光谱遥感图像各波段亮度信息利用的程度上看,提出的遥感图像分割方法能充分利用多波段亮度信息;（2）从遥感图像分割结果上看,由于分别对不同的波段进行边缘检测,并在此基础上进行边缘综合、边缘生长,遥感图像中的细节特征得到了充分体现,遥感图像分割效果更理想;（3）从计算复杂度和计算效率上看,基于边缘的多光谱遥感图像分割法较其他分割方法有一定的优势.     

基于三维扫描数据的面分割空间三维重建方法

随着三维扫描仪的问世，针对如何处理体现三维空间位置关系的扫描图像，最终可实现三维重建的问题．本文根据三维扫描仪的技术特点，提出了基于三维扫描数据的面，分割三维重建的方法，即依据各点在空间坐标上的共同特征，采用整体平差拟合平面进行面分割，进而建立三维空间重建模型．该方法能够突出扫描物体的三维特征，实现扫描数据的纠错与恢复，并为进一步进行扫描图像的配准拼接，最终实现扫描物体三维重建创造了有利条件。     

基于数学形态学的IKONOS多光谱图像分割方法研究

利用数学形态学方法,研究与探讨了IKONOS多光谱图像的分割技术.提出一种结合图像边缘特征和纹理特征的混合分割新算法.在高分辨率多光谱遥感图像K-L变换的基础上,采用多尺度多方向形态学梯度算子提取边缘特征.应用数学形态学滤波及局部方差统计特征对图像对象进行标记,最后采用强制最小过程,进行标记控制的分水岭分割.研究结果表明,提出的分割算法优于仅利用边缘特征的分水岭分割算法,同时,该算法能较好地解决分割过程中存在的过分割与欠分割问题,是一种适合高分辨率多光谱遥感图像的分割算法.     

深度融合网结合条件随机场的遥感图像语义分割

为了充分利用遥感图像中丰富的细节信息和上下文信息,提高图像语义分割精度,提出一种深度融合网结合条件随机场模型的遥感图像语义分割方法。方法在全卷积神经网络框架中增加反卷积融合结构,搭建深度融合DFN (Deep Fusion Networks)网络,通过深层网络自动获取多尺度特征,避免人工设计和选择特征,提高模型的泛化能力;同时借助反卷积融合结构,利用多尺度信息,将浅层细节信息和深层语义信息相融合,提高模型的处理精度。由全连接条件随机场引入空间上下文信息,更好地定位边界,得到最终的语义分割结果。在遥感图像数据集上的实验结果显示:(1)随着不同尺度细节信息的融入,结果的边缘轮廓越精确、接近标签图像;(2)增加了空间上下文信息后,语义分割结果边缘更细化、准确,精度更高。实验表明,该方法可以有效提高遥感图像语义分割的精度,改善结果的过平滑现象。     

结合双树复小波纹理特征和MRF模型的遥感图像分割

针对经典的小波纹理不能准确地表达影像纹理特征的问题，以及影像分割结果缺少对像元空间相关性和分布关系的考虑。本文提出了结合双树复小波（DT-CWT）纹理和马尔可夫随机场（MRF）模型的高分辨率遥感影像分割方法。首先，通过双树复小波变换提取影像纹理特征，联合光谱特征形成表达影像信息的混合特征向量；然后，将混合特征向量高斯归一化处理，并用K-means聚类的方法对特征空间中的混合特征向量聚类得到初始分割图；最后，借助马尔可夫随机场模型在初始分割结果中引入上下文信息，基于贝叶斯最大后验概率准则得到最终的分割结果。本文通过双树复小波纹理提高了特征表达的准确度，同时使用马尔可夫随机场模型减弱了分割结果中同质区域的“椒盐噪声”，从而进一步提高了高分辨率遥感影像分割的精度。     

Unsupervised segmentation of high-resolution remote sensing images based on classical models of the visual receptive field

Here, we describe an unsupervised segmentation method incorporating log-Gabor (LG) filters and a Markov random field (MRF) model for high-resolution (HR) remote sensing (RS) images, based on classical models of the visual receptive field. LG filters were utilised to model the receptive fields of the simple cells in the primary visual cortex and extract detailed features from HR–RS images followed by construction of image pyramid through wavelet decomposition to simulate the hierarchical structure of the visual sensing system. Finally, based on the original HR–RS images, their detailed features and the image pyramid, the MRF image segmentation model was applied to obtain the final segmentation result. Real HR–RS images were used as experimental data to validate the proposed method, both qualitatively (visually) and numerically (with the overall accuracy and Kappa index).The experimental results indicate that the proposed method is effective, feasible and robust to noise.     

基于Markov随机场的彩色图像区域分析方法

提出了一种基于纹理的彩色图像区域分析方法, 彩色图像的纹理用Ｍａｒｋｏｖ 随机场表达; 为了提高纹理模型对纹理变化的敏感性, 随机场模型建立在Ｏｈｔａ 提出的３ 个正交彩色特征量上。用此彩色纹理模型对部分彩色航片进行区域分析效果明显     

Mapping diversified peri-urban agriculture – potential of object-based versus per-field land cover/land use classification

High spatial resolution satellite data contribute to improving land cover/land use (LCLU) classification in agriculture. A classification procedure based on Quickbird satellite image data was developed to map LCLU of diversified agriculture at sub-communal and communal level (7 km²). Segmentation performance of the panchromatic band in combination with high pass filters (HPF) was tested first. Accuracy of field boundary delineation was evaluated by an object-based segmentation, a per-field and a manual classification, along with a quantitative accuracy assessment. Sub-communal classification revealed an overall accuracy of 84% with a κ coefficient of 0.77 for the per-field vector segmentation compared to an overall accuracy of 56–60% and a κ coefficient of 0.37–0.42 for object-based approaches. Per-field vector segmentation was thus superior and used for LCLU classification at communal level. Overall accuracy scored 83% and the κ coefficient 0.7. In diversified agriculture, per-field vector segmentation and classification achieved higher classification results.     

视觉感受与Markov随机场相结合的高分辨率遥感影像分割法

鉴于视觉感受对外界强大的感知与识别能力,模拟视觉神经感知的工作机制,并结合Markov随机场模型,提出一种影像分割方法。首先,分析视觉感知系统的工作机制,将其特性归纳为等级层次性、学习能力、特征检测能力和稀疏编码特性,继而利用小波变换、非监督聚类、特征分析和Laplace分布模拟视觉工作机制,然后结合Markov随机场模型实现高分辨率遥感影像的分割。通过不同卫星的真实遥感影像进行了相关试验。试验结果表明本文提出的方法在高分辨率遥感影像分割任务中有非常良好的表现。     

高分辨率遥感影像并行分割结果缝合算法

采用基于数据并行的遥感影像分割实现过程,提出了一种新的数据缝合算法解决分割结果合并问题。分割效果对比和运算效率分析等实验结果表明,此算法保持了分割结果合并后的边界正确性,使并行化分割在提高运算效率的同时保证了分割结果的可信度。     

基于影像的明长城资源田野调查技术

明长城资源调查采用了基于影像的田野调查技术。该技术主要包括两部分,一是通过影像进行田野调查任务分配、路线规划、属性和定位信息的标示;二是通过田野调查数据采集系统数字著化录了田野调查成果。历时3年的明长城资源田野调查工作证实,该技术科学、高效、可操作性强。     

地球重力场可视化数据挖掘平台WHU-3Dgravity的设计与实现

随着地球重力场理论研究的发展,地球重力场的三维可视化成为需要,将数据挖掘技术应用于地球重力场三维可视化是一个新兴的研究领域。为此,提出了地球重力场可视化数据挖掘平台WHU-3Dgravity的设计与实现,并对其关键技术进行了分析。