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.     

结合光谱和纹理的高分辨率遥感图像分水岭分割

针对遥感图像分割时仅利用光谱信息容易造成过分割和边缘定位不准的问题,提出一种结合光谱强度和纹理信息的遥感图像分水岭分割算法。首先分别提取图像的光谱梯度和纹理梯度,提出一种改进双边滤波模型,滤除图像中的噪声的周时,采用了一种局部的平滑尺度,能够有效消除纹理信息,借助于滤波算法,分别对原图像和Gabor纹理特征图像进行平滑处理,利用边缘检测算子得到光谱梯度和纹理梯度。最后利用形态学膨胀方法进行融合融合,使用分水岭变换对图像分割。用三幅高分辨率彩色遥感图像数据进行实验,并与JSEG（Joint Systems Engineering Group）和多分辨率分割方法进行比较,结果表明该方法具有较高的边界定位准确性,同时降低了过分割和欠分割现象。     

基于相位一致的高分辨率遥感图像分割方法

基于分水岭变换的图像分割性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法。根据频域相位信息对图像特征的表征能力,引入相位一致的思想计算图像特征,应用Log Gabor小波提取高分辨率遥感图像的多尺度梯度。接着在对相位一致梯度进行分水岭分割时发现,在抑制分水岭算法的过度分割方面,经典的基于前景标记和背景标记的方法并不适合于遥感图像的分割,给出一种基于前景标记和梯度重建的分水岭算法。对IKONOS Pan图像上的农田、厂房和居民楼等地物进行特征提取和图像分割实验,结果表明相位一致方法优于空域特征检测算子,根据相位一致特征得到较好的分水岭分割结果。     

基于分水岭变换的遥感影像面向对象多尺度分割算法研究

面向对象多尺度分割技术建立一种基于多尺度分割、逐级分层提取地物边界的方法。并基于这一思想,提出基于分水岭算法和异质性最小区域合并算法相结合的快速分割方法。试验表明,该方法能快速准确地获得高分辨率遥感图像的分割结果。     

基于多尺度分析的遥感影像融合研究

本文对SPOT5的多光谱波段和全色波段在像素级的融合层次上运用多尺度分析的方法进行了融合试验,主要用了小波变换和Curvelet变换的方法,这两种变换方法都能把图像分解为低频的近似图像和高频的细节图像,采用一定的融合规则对分解后的图像进行融合,并进行反变换得到融合后的图像,并把基于多尺度分析的融合结果与传统的融合方法进行了对比分析。结果表明,基于多尺度分析的融合方法比传统的PCA、Brovey融合方法效果要好;而Curvelet变换融合在光谱保持度及空间信息提高方面都比小波变换融合有所提高。     

区域多尺度马尔可夫随机场的遥感影像分类

多尺度分析技术广泛应用于高分辨率遥感影像的特征提取和建模。分解层数受制于影像的大小,下采样小波变换实现的影像多尺度表达难以描述大范围的空间模式,导致分类结果出现"胡椒盐"现象;面向对象的影像分析技术虽避免了"胡椒盐"现象,但由于仅利用了单尺度的的特征,也难以描述影像多层次的空间模式,导致分类精度较低。为改善分类结果中的"胡椒盐"现象和提高分类精度,提出了一种结合区域多尺度遥感影像分割和马尔可夫随机场的分类方法。首先,获得原始影像过分割区域,依据区域内亮度均值以及区域间的共享边界长度信息,提取影像低频和高频特征,采用该低频特征波段代替原始影像,重复分割与特征波段提取过程,形成影像的区域多尺度表达。然后,以原始图像为初始尺度,以分割区域为处理单元,以更细尺度分类结果为标记场先验,以当前高频特征建立特征场,逐层分类、投影,获得最终尺度分类结果。合成纹理影像和多光谱遥感影像的实验表明:相比于小波域多尺度建模方法和单尺度区域建模方法,本文提出的方法可以有效提高分类精度,并避免"胡椒盐"现象的产生。     

基于MRMRF的多光谱纹理影像分割方法

提出了一种新的基于多分辨率马尔可夫场(multiresolution Markov random field, MRMRF)模型的小波域多光谱纹理影像分割方法.该方法采用可变的权重参数连接小波分解的多尺度特征场和标记场,通过直接映射,将上一尺度的分割结果作为下一尺度的初始结果,最细尺度上的分割结果作为算法的最终分割结果.实验表明,本文算法能够降低多光谱纹理图像分割的错误率.     

摄影测量与遥感学

CH20072211基于相位一致的高分辨率遥感图像分割方法=Segmentation of High-resolution Remotely Sensed Im-agery Based on Phase Congruency/肖鹏峰,冯学智,赵书河,佘江峰(南京大学地理信息科学系)∥测绘学报.-2007,36(2).-146~151,186基于分水岭变换的图像分割性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法。根据频域相位信息对图像特征的表征能力,引入相位一致的思想计算图像特征,应用Log Gabor小波提取高分辨率遥感图像的多尺度梯度。在抑制分水岭算法的过度分割方面,经典的基于前景标记和背景标记的方法并不适合于遥感图…     

结合异质性及分水岭变换的遥感影像分割方法

面向对象的遥感信息提取,首要任务是对遥感影像进行分割,分割的目的在于把原始图像分割成一些在空间上相邻、光谱相似的同质区域。传统的分水岭变换对噪声敏感,易产生过分割现象,不能直接适用于遥感影像的信息提取。本文利用非线性同组滤波方法(PGF)消除原始影像噪声,根据高分辨率遥感影像地物的异质性特征,对分水岭初始分割结果进行异质性准则合并。实验结果表明,该方法对高分辨率遥感影像的分割效果良好,能够适用于面向对象的信息提取。     

基于局域同质性梯度的遥感图像分割方法及其评价

提出了一种针对多波段遥感图像的快速分割方法.该方法首先对遥感图像进行量化,然后提取局域同质性梯度图像,进而利用快速分水岭变换进行初始分割,最后利用改进的区域合并方法获得最终的分割结果.利用Quickbird图像进行了相关的实验,并在像素数量误差准则的指导下进行了分割评价,结果表明所提出的方法是一种有效的遥感图像分割方法,在分割速度和精度等方面优于多分辨率分割方法.     

基于直线和区域特征的遥感影像线状目标检测

针对高分辨率航空遥感影像中线状目标的特点,提出一种结合区域和直线特征识别线状目标的方法。在基于标记点分水岭变换进行初始分割的基础上,利用关于目标的知识和区域邻接图(RAG)对感兴趣区域进行合并,得到最终检测结果。实验结果表明,本文方法可以有效地从遥感影像中提取线状目标。     

基于小波系数分割的局部自适应阈值图像去噪

针对自适应小波阈值去噪中方形局部窗口不能很好地适应小波系数自身边缘特征的问题，本文提出了一种基于图像分割的局部自适应小波阈值去噪方法。该方法首先对图像进行多尺度小波分解，其次利用图像分割技术对图像的各尺度小波系数分别进行分割，分割技术选用SLIC超像素分割法得到具有相似统计特性的不规则局部块，然后对每个分割块内的小波系数进行BayesShrink阈值估计和软阈值收缩，最后通过小波逆变换得到去噪图像，并在3幅标准测试图像和一幅高光谱影像上进行试验。试验结果表明，本文提出的方法能更好地适应小波系数自身的边缘特征，不仅能够获得更好的视觉效果，而且能够达到较高水平的数值指标。     

基于融合和IFLICM算法的非监督遥感影像变化检测

提出了一种基于多尺度小波融合和改进的非监督模糊聚类的多光谱遥感影像变化检测方法。该算法解决了目前很多算法造成虚警率较高,而且未能充分利用像元之间空间关系的问题。首先利用二维离散小波（DWT）多尺度分解的方式来构造差异图,通过对两种小波分解系数融合的方式来抑制噪声点和突出变化区域。考虑到像元之间的空间位置信息,在融合后的基础上采用改进的模糊局部信息聚类（IFLICM）的方法得到变化检测结果。对两个时相的多光谱遥感卫星影像进行变化检测试验,试验表明基于融合的变化检测结果精度更高,并且改进后的聚类算法效果比其他聚类算法效果更好。     

标记分水岭算法及区域合并的遥感图像分割

传统的分水岭算法通常对梯度图像进行无标记分割，其结果是容易造成过度分割。本文采用了一种基于标记的分水岭算法，首先,利用Sobel边缘算子对原遥感图像进行梯度重建，获得梯度幅值图像，同时计算待分割区域的周长、面积和形态因子，并对其进行标记； 然后,利用距离函数图标定种子法和等值线跟踪法获得初始分割图像； 最后，利用改进的区域合并方法获得最终的分割结果。实验结果表明了该方法的有效性。     

结合双树复小波变换的四阶偏微分影像去噪方法

针对低阶偏微分方程去噪模型通常会使图像的灰度趋于分段常量而产生阶梯效应的问题,结合小波多尺度分解在图像处理中的应用,提出一种结合双树复小波变换(DT-CWT)的四阶偏微分方程(PDE)影像去噪模型。首先采用DT-CWT对噪声影像进行多尺度分解,保留分解后的低频分量不变,其他层复高频分量采用四阶PDE去噪模型去噪,然后重构相应层的高、低频分量,得到最终去噪后影像。对不同噪声强度下的ZY-3卫星影像去噪实验的结果表明,采用本文方法去除遥感影像噪声相比现有方法得到的去噪结果信噪比平均提高了1~2 d B,提高了去噪影像的结构相似度,在有效去除影像高斯噪声的同时能够较好地保留图像细节信息。     

融合光谱及形态学信息的对象级空间特征提取方法

针对传统的高分辨率遥感影像分割方法仅利用光谱特征或者形态学特征的弊端,提出了一种融合光谱信息和形态学信息的多尺度分割算法。该算法首先利用差分多尺度形态学序列特征与影像光谱特征构造光谱-形态学特征集,然后利用Hausdorff距离计算相邻像素的边权值并构造图模型,利用最小生成树Kruskal算法完成影像的初始分割,最后结合分形网络进化的区域异质性准则完成区域合并。在该分割结果的基础上,提出了面向对象的灰度共生矩阵特征和面向对象的像元形状指数特征。实验结果显示,所提出的分割方法在效果和效率上均优于eCognition 8.0和Meanshift算法,并且对象级灰度共生矩阵特征和对象级像元形状指数特征明显优于传统的像素级特征。     

Boundary-constrained multi-scale segmentation method for remote sensing images

Image segmentation is the key step of Object-Based Image Analysis (OBIA) in remote sensing. This paper proposes a Boundary-Constrained Multi-Scale Segmentation (BCMS) method. Firstly, adjacent pixels are aggregated to generate initial segmentation according to the local best region growing strategy. Then, the Region Adjacency Graph (RAG) is built based on initial segmentation. Finally, the local mutual best region merging strategy is applied on RAG to produce multi-scale segmentation results. During the region merging process, a Step-Wise Scale Parameter (SWSP) strategy is proposed to produce boundary-constrained multi-scale segmentation results. Moreover, in order to improve the accuracy of object boundaries, the property of edge strength is introduced as a merging criterion. A set of high spatial resolution remote sensing images is used in the experiment, e.g., QuickBird, WorldView, and aerial image, to evaluate the effectiveness of the proposed method. The segmentation results of BCMS are compared with those of the commercial image analysis software eCognition. The experiment shows that BCMS can produce nested multi-scale segmentations with accurate and smooth boundaries, which proves the robustness of the proposed method.