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。     

利用PLSA技术进行图像分割

引用概率潜语义分析（PLSA）技术作了航空影像图像分割的尝试,介绍了PLSA图像分割的原理方法和分割的具体算法。通过三幅航空影像分割实验,并与生物地理学图像分割（BBOIS）方法和基于吸引子算法的结果作了对比,结果表明,本文方法具有一定的优越性,是一个很有潜力的图像分割方法。     

结合规则划分和M-H算法的SAR图像分割

提出了一种结合规则划分和M-H(Metropolis-Hastings)算法的SAR图像分割方法。首先,利用规则划分将图像域划分成子块,并假设每个子块内像素服从同一独立的Gamma分布;根据贝叶斯定理,构建基于子块的图像分割模型;然后,利用M-H算法模拟该分割模型,实现SAR图像分割及模型参数估计。在MH算法中,设计了改变参数矢量、改变标号场及分裂或合并子块三个移动操作。为了验证提出的分割方法,分别对真实及模拟SAR图像进行分割实验。定性及定量评价结果表明了本文方法的可行性及有效性。     

区域化模糊聚类SAR图像分割

将图像域规则划分与模糊聚类方法结合,提出了一种区域化模糊聚类算法,并将该算法用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分割,以解决分割过程中像素模糊聚类难以处理SAR图像中存在的大量固有斑点噪声问题。首先,利用规则划分技术将图像域划分成大小相等的规则子块;假设每一子块内像素对聚类的隶属度相同,并以此为基础定义区域模糊聚类目标函数;通过迭代最小化上述目标函数实现SAR图像初步分割;最后,采用中值滤波方法进行后处理操作,以消除规则划分对不同类别之间边界的影响,实现SAR图像精准分割。为了验证提出算法的有效性,用模拟及真实SAR图像实现了算法测试;对算法分割结果进行定性与定量评价。结果表明算法的分割精度较高,可以有效降低SAR图像中斑点噪声对分割结果的影响。     

五种分割算法在高分辨率遥感图像中的适用性分析

本文将5种图像分割算法应用在高分辨率遥感图像分割上,并利用图像分割评价指标,对5种分割算法进行了对比分析,评价了各种方法的优缺点,讨论了它们在高分辨率遥感图像分割中的适用性,明确了不同分割方法的适用条件。实验结果表明,改进的分水岭分割法与JSEG分割法在高分辨率遥感图像分割中的适用性比较强,对大小斑块分割结果都比较好,而其他3种方法不能兼顾不同等级的斑块。     

基于改进分块阈值的SAR图像分割算法

提出改进分块阈值的SAR图像分割算法,该算法不但能够充分利用图像的局部细节信息,而且利用子图像块上边和左边子图像块的统计特征,增加子图像块间的连续性限制条件。通过试验对比,证明本文提出的算法能够得到更好的分割效果。     

高光谱图像空间光谱维去相关噪声评估

高光谱图像噪声评估既是评价图像质量的重要内容,也是衡量传感器性能的重要指标。一般噪声评估方法通过对图像规则分割或利用某种距离准则对图像进行连续性分割,计算图像子块的局部标准差或多元线性回归的残差来实现对图像噪声的估计。但这些方法获取的图像子块并不是完全均匀的,图像子块中仍然会存在地物边界,导致图像噪声评估的结果不准确。为了有效提取图像中的均匀子块,本文提出了一种优化的空间光谱维去相关（OSSDC）方法,基于光谱角距离和欧氏距离双重判定,从光谱曲线的形状和数值上寻找相似像元,获取图像中的均匀子块,然后利用多元线性回归计算残差实现对图像噪声的估算。利用模拟图像和实际航空飞行实验获取的高光谱图像对优化算法进行检验,同时与几种常用噪声评估方法进行对比分析,结果表明优化后的算法计算结果更准确,稳定性和适用性优于其他方法。     

多主体框架下基于FCM的彩色遥感图像分割

为解决大尺度高分辨率遥感图像的数据量大及局部非均匀问题,提出一种在多主体系统（MAS）框架下基于模糊C均值（FCM）的彩色遥感图像分割方法。首先利用规则划分技术将图像域划分为若干个子块,每个分割主体控制一个子块;然后在MAS框架下,分割主体通过FCM算法实现对应子块的初始分割,将初始结果与全局模型协作,确定其区域正确类别数和标号统一;最后通过协调主体协调各分割主体及其邻域分割主体的聚类中心,从而消除遥感图像的局部非均匀性,以实现彩色遥感图像分割。利用提出算法和FCM算法分别对真实彩色遥感图像和合成图像进行了分割试验,并对其分割结果进行定性、定量评价,其结果说明了提出方法的可行性和有效性。     

可变类多光谱遥感图像分割

确定图像类别数是图像分割中的重要任务,在大多数分割算法中需由用户预先指定类别数。受地物目标及其分布的多样性、复杂性和未知性等因素的限制、对彩色遥感图像而言,人为确定其类别数非常困难。为此,提出了一种基于区域和统计的可变类分割方法,融合规则划分技术和R.JMCMC算法,利用规则划分将图像域划分成若干个规则子块,并假设每个规则子块内的像素服从同一独立的多值Gaussian分布;在此基础上南贝叶斯定理构建图像分割模型;利用ReversibleJump Markov Chain Monte Carlo(RJMCMC)算法模拟该模型,实现罔像类别数的自动确定及图像粗分割;为了进一步提高图像分割精度,设计精细化操作,对Worldview-2合成及彩色遥感图像和多光谱IKONOS图像进行可变类分割,实验结果表明,提出方法不仅能自动确定图像类别数,还可以较好地实现区域分割。本文方法较好地实现彩色遥感图像的可变类分割。     

基于Grab Cut和二维熵的SAR图像目标分割方法

传统的Grab cut算法需要人工交互操作,无法实现SAR图像的自动分割;且SAR图像的斑点噪声干扰容易降低图像的分割质量。针对以上问题,文中以Grab Cut图像分割算法为基础,首先利用FCM算法对SAR图像进行预分割,根据预分割结果标记SAR图像中的前景与背景集合,得到两组较为准确的GMM初始化参数,迭代求得能量函数的最小化,实现SAR图像前景区域与背景区域的自动分割;并结合二维熵算法滤除SAR图像中的阴影,分割出目标区域。实验表明,利用该方法可自动分割出SAR图像中的目标,且分割质量良好。     

全部像元参加的影像几何匹配算法

影像几何匹配之目的是从确定对应的影像中提取其间的几何转换参数,在摄影测量测图、变形物面监测和飞行平台动态性能分析等方面有许多实用需求。不同于普遍悉知的特征点影像匹配算法,本文研究的算法是把对应影像内的全部像元素参加匹配运算,从而按最小二乘准则求解对应影像间的几何转换参数值。文中阐述了算法原理,包括灰度对应方程、信息量不等式及最小二乘求解方法,尤其是详细探讨了灰度信息的小波分析及由信噪比计算信息量的方法。为验证本文的理论和方法,采用了直升机载视频相机的序列影像进行了试验,给出了相对定向元素和视差格网的两种解算结果。最后给出了本文方法与传统特征点匹配方法可利用信息量不等式进行对比分析的结论。     

基于多进制小波变换的渐进式纹理图像检索

提出了一种基于多进制小波变换的渐进式纹理图像检索方法，纹理图像的特征通过多进制小波分解结果来描述，用低频子图小波系数标准方差和多进制小波直方图结合相应的相似性距离函数，实现目标图像数据库由粗到精的渐进式检索。通过Bordatz和USC纹理图像数据库来检验本方法的精度和效率，获得了较理想的试验结果。     

交通监控视频图像语义分割及其拼接方法

视频拼接是图像拼接的外延,在场景监控、目标识别等应用中发挥着重要作用。传统视频拼接算法多要求视频间具有较大重叠区域且特征点匹配过程中只顾及图像几何特征,当处理交通监控视频时,会因不同摄像头之间重叠区域极小或主光轴之间夹角较大而导致无法拼接或图像变形较大。为此,本文提出一种交通监控视频图像语义分割及其拼接方法。首先,利用边缘角度二阶差分直方图算法自动识别多视频交汇区域的正射影像,并将其作为拼接背景图像;然后,基于全卷积神经网络对正射影像和视频图像进行语义分割,提取图像中的交通专题语义;最后,以交通专题语义作为约束进行特征点匹配,将各个交通监控视频匹配至背景正射影像,实现监控区域视频拼接。采用山东省某市实际视频数据进行试验验证,结果表明对于重叠区域较小的监控视频,本文方法可获得较好地拼接图像,同时可有效提高特征点匹配的准确度。     

基于LROC NAC影像的高分辨率连续DEM数据制作

具有高分辨率和连续表面的DEM数据是获取月球形貌特征并进行数字地形分析的主要数据源。本文选择嫦娥五号候选着陆区中的一个区域作为试验区,首先,基于LROC NAC立体影像、ISIS3和Stereo Pipeline软件生成高分辨率DOM影像及对应DEM数据,并将其与日本SELENE数据进行对比;然后,利用反距离权重、径向基函数和经验贝叶斯克里金3种插值方法对DEM数据的空洞区域进行修复,并对不同修复方法进行交叉验证分析。结果表明：生成的DOM和DEM分辨率约3.5 m,明显比7.4 m分辨率的日本SELENE数据清晰,并具有更强的地形表达能力;径向基函数插值法的空洞修复效果最好,交叉验证均方根误差为0.26 m。本文对准确获取月球形貌特征、探测器选址等具有一定作用,并能够为其他区域的高分辨率连续DEM数据生成提供参考。     

利用高分辨率立体测绘影像进行中小比例尺地貌要素更新

利用高分辨率立体测绘卫星遥感影像进行地貌更新,因其覆盖面积大、更新周期短等优势,在中小比例尺地貌要素更新中具有极大的应用潜力。本文分别利用WorldView-2和资源三号卫星影像,探索基于高分辨率立体测绘卫星影像的中小比例尺地貌更新技术方案流程,并在不同的试验区开展试验验证。试验结果表明：本文方法能够满足1：50 000比例尺地形图地貌更新精度要求,更新效率提升了约25%。     

基于遥感和GIS的选址策略研究与实现

以某地新建化工厂选址为例,详细介绍了基于遥感和GIS的工程项目选址建模方法。该方法通过遥感获得地物的空间属性和类别特征,通过GIS的缓冲区分析、再分类、栅格叠加、归组、面积计算等空间分析与统计方法实现满足多个条件的目标区块的提取。作为选址模型的具体实现,以遥感和GIS分析软件为依托,规划出了某地适宜兴建化工厂的区块,实施了化工厂选址的遥感和GIS辅助决策。     

深度学习的半监督遥感图像检索

遥感图像数据的海量性、多样性和复杂性等特点对遥感图像检索的速度和精度提出了更高的要求,其中特征提取是影响遥感图像检索效果的关键。本文方法首先对遥感图像进行预处理,然后基于稀疏自动编码的方法在大量未标注的遥感图像上进行特征学习得到特征字典,基于卷积神经网络的思想,使用训练出来的特征字典对遥感图像进行卷积和池化得到每幅图像的特征图;接下来使用特征图训练Softmax分类器;最后对待检索图像分类,在同一类别中计算特征间的距离,进而实现遥感图像的检索。实验结果表明,该方法能够有效提高遥感图像检索的速度和准确度。     

关于多光谱和高光谱影像的纹理问题

提出了一种新的纹理概念 ,指出纹理是地物目标光谱空间到二维投影空间的映射模式 ,以表述多波段影像或高光谱影像的纹理 ,并蕴含了单波段或黑白影像纹理概念。同时 ,提出了实现空间映射的几种编码方式 ,即基于光谱相似性分析的编码、基于光谱空间密度分析的编码、以影像主成份分析为基础的编码、空间相关性的编码等五种方法。     

Automatic change detection for road networks from images based on GIS

Up to now, detailed strategies and algorithms of automatic change detection for road networks based on GIS have not been discussed. This paper discusses two different strategies of automatic change detection for images with low resolution and high resolution using old GIS data, and presents a buffer detection and tracing algorithm for detecting road from low-resolution images and a new profile tracing algorithm for detecting road from high-resolution images. For feature-level change detection (FL-CD), a so-called buffer detection algorithm is proposed to detect changes of features. Some ideas and algorithms of using GIS prior information and some context information such as substructures of road in high-resolution images to assist road detection and extraction are described in detail.