自适应差分进化的遥感影像自动模糊聚类方法

遥感影像模糊聚类方法可以在无需样本分布信息的情况下获取比硬聚类方法更高的分类精度,但其仍依赖先验知识来确定影像地物的类别数。本文提出了一种基于自适应差分进化的遥感影像自动模糊聚类方法,该方法利用差分进化搜索速度快、计算简单、稳定性高的优点,以Xie-Beni指数为优化的适应度函数,在无需先验类别信息的情况下自动判定图像的类别数,并结合局部搜索算子对遥感影像进行最优化聚类。通过模拟影像以及两幅真实遥感图像的分类实验表明,本文方法不仅可以正确地自动获取地物类别数,而且能够获得比K均值、ISODATA以及模糊K均值方法更高的分类精度。     

一种模糊聚类的遥感影像分析方法研究

针对传统模糊聚类的遥感影像分析方法的不足,重点研究基于模糊ISODATA聚类的遥感影像分析。通过Matlab软件编程实现基于迭代自组织数据分析技术、模糊C均值聚类、模糊ISODATA算法对合成图像、纹理图像及真实遥感影像的分类,并对其分类结果进行讨论。通过实验数据对比,评价FISODATA算法的优越性。实验结果表明:ISODATA算法及FISODATA算法都能够实现变类,而FCM算法只能在固定聚类数下进行分类,但是,ISODATA算法分类机制不稳定,不能每次都确定正确聚类数。在迭代过程中,将FISODATA算法引入模糊集理论,便能够快速准确的实现聚类数的确定。     

基于NDWI与改进型FCM相结合的高分一号影像水域信息提取方法研究

鉴于采用传统方法在提取高分辨率影像水域信息存在不足,本文以高分辨率国产卫星高分一号宽幅16 m空间分辨率多光谱影像为数据源,以浙江省钱塘江流域为研究区域,通过预先对影像进行NDWI处理,在此基础上利用改进FCM聚类算法实现了水域信息的自动提取,并与传统的NDWI和ISODATA分类方法提取结果进行比较。结果表明,该方法在分类效果和精度方面均优于传统分类方法,作为国产高分一号影像水域信息自动提取方法是可行的。     

自适应模糊聚类高分辨率遥感影像分类算法

为了实现高分辨率遥感影像分类数的自动确定,在传统模糊聚类算法的基础上引入分裂合并操作,提出自适应模糊聚类的高分辨率遥感影像分类算法。该算法提高分裂合并的准确性,并在每次分裂合并后利用模糊聚类分类算法优化其分割结果,而后将参数赋予相应阈值,以实现阈值的自适应确定。有效避免算法陷入局部极值,解决传统模糊聚类算法依赖初始聚类中心选择的问题。     

一种改进的全极化SAR图像MCSM-Wishart非监督分类方法

针对H/Alpha/A-Wishart非监督分类算法存在的未充分提取SAR图像极化信息和分类精度低等问题,引入多分量散射模型(multiple-component scattering model,MCSM)分解,提出了一个适用于全极化SAR图像非监督分类的MCSM-Wishart算法。首先对全极化SAR图像进行MCSM分解,提取体散射、二次散射、螺旋体散射、表面散射和线散射极化信息,采用迭代自组织数据分析技术(iterative self-organizing data analysis technique,ISODATA)的非监督分类算法进行聚类;然后通过基于描述多视协方差矩阵的复Wishart分布的迭代分类得到分类结果。以南京溧水和盐城滨海湿地的ALOS PALSAR图像为研究数据,比较了H/Alpha-Wishart算法、H/Alpha/A-Wishart算法、MCSM-Wishart算法和监督-Wishart算法4种分类方法。研究结果表明,MCSM-Wishart分类算法在效率、总体准确率和Kappa系数等指标上均较原始分类器有一定的提高;将ISODATA聚类算法应用于复Wishart分布的迭代分类器中,可有效提高分类的精度。     

高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割法

传统模糊C均值聚类在影像分割中只考虑影像的灰度特征,导致该算法用于高空间分辨率遥感影像分割时分割结果不理想。针对该问题,本文提出了一种高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割方法。该方法首先利用分水岭变换算法产生多个超像素子区域;然后比较各个子区域间光谱特征的相似性;最后利用融合光谱特征的模糊C均值聚类对这些超像素子区域进行合并。试验选用4组不同场景的遥感影像,采用定性和定量相结合的方法评价试验结果。试验结果表明,该方法有效提高了分割区域的分割精度,并取得了较好的分割视觉效果。     

基于纹理特征融合与核模糊聚类的道路提取

根据高分辨率遥感影像中道路方向上的纹理一致性,提出了一种基于纹理特征融合与核模糊C均值聚类的高分辨率遥感影像道路提取新算法。该算法改进了角度纹理特征的计算方式,首先与Gabor纹理特征进行融合;再利用结合空间信息的核模糊C均值聚类算法对融合特征进行聚类,从而提取高分辨率遥感影像中的道路。实验结果表明,该算法可较高精度地从高分辨率遥感影像中提取具有一定纹理的道路。     

融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类

针对高分辨率遥感影像面向对象分类中容易受分割参数的影响、分类精度不稳定的问题,本文提出了一种融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类方法。该方法通过简单线性迭代聚类（SLIC）算法对原始影像进行聚类生成超像素影像,并在此基础上采用分形网络演化方法（FNEA）进行多尺度分割生成同质性对象,最后利用最邻近分类方法进行地物分类。试验结果表明,该方法不易受多尺度分割参数的影响,分类效果稳定,而且分类精度明显高于传统的面向对象分类方法,对于高分辨率遥感影像的广泛应用具有重要意义。     

一种基于改进模糊聚类算法的遥感影像变化检测

传统的基于像素的变化检测结果较为破碎,易产生较多"椒盐现象"。针对上述问题,提出一种改进的GKC模糊聚类算法对遥感影像进行变化检测。首先利用变化矢量分析法对配准好的遥感影像构造差异影像;然后再利用一种改进的GKC模糊聚类算法对差异影像进行分割,通过在目标函数中添加带有空间邻域信息的模糊因子进行迭代聚类;最后实现地物变化信息的提取。与传统方法进行对比,该方法能有效降低破碎像斑的数目,更好地保持变化地物的结构和形状,突出主要变化目标,提高变化检测精度。     

结合凝聚层次聚类的极化SAR海冰分割

针对全极化高分辨率合成孔径雷达(SAR)多噪声的特点,选择合适的海冰SAR影像纹理特征量,并基于凝聚层次聚类的思想,提出一种全极化SAR海冰分割方法。将该方法的结果与K-Means、迭代自组织聚类(ISODATA)和模糊C均值算法等经典分割方法相比较,发现该方法的碎斑明显减少,且分割结果较为准确,证明了该方法的有效性。     

SGBM算法与BM算法分析研究

立体影像匹配是双目立体视觉测量中的关键环节,直接决定重建质量和效率,具有重要研究价值。本文着重对比分析半全局匹配(SGBM)、BM两种匹配算法,分别对Tsukuba、Satellite model等标准立体图对进行匹配实验,分析算法的匹配速度、匹配效果,总结算法的性能及其特点。     

基于Bellman-Ford算法的动态最优路径算法设计

针对动态变化交通流下的最优路径问题,提出基于Bellman-Ford算法的动态最优路径算法。并用试验与仿真说明该算法可以迅速完成动态最优路径的计算。结果显示,在处理该路段突发的交通堵塞状况时,该算法可以节约行驶权重百分比大约在30%～60%。     

SLIC算法和OTSU算法结合的道路提取方法

针对基于像素的道路提取方法的不足,使用一种基于超像素分割算法(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)和自适应阈值分割算法(OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法)相结合的道路提取方法,可以较好地解决在遥感图像中分辨率较高所造成的非道路地物对目标的噪声影响.该方法使用SLIC超像素分割算法对影像进行分割处理,再用改进的K-means聚类算法对分割后的超像素影像进行非监督分类,根据GVI值对分类后的影像中的植被及水体信息进行过滤,对过滤后的影像进行基于OTSU的分割,最后对分割影像进行后处理获得完整道路网.经过定性和定量分析后得出,此方法在道路提取上有较好的表现.     

基于膨胀算法的缓冲区分析的设计与实现

介绍了一种基于图像膨胀算法实现矢量数据缓冲区分析的新算法.该算法将地理实体栅格化后依据用户指定的宽度,反复交替使用8连通膨胀与4连通膨胀,直至达到指定的宽度为止,最后提取出膨胀后图像的边界.该算法具有思路简单,算法稳定,易于实现的特点.     

基于膨胀算法的缓冲区分析的设计与实现

介绍了一种基于图像膨胀算法实现矢量数据缓冲区分析的新算法。该算法将地理实体栅格化后依据用户指定的宽度，反复交替使用8连通膨胀与4连通膨胀，直至达到指定的宽度为止，最后提取出膨胀后图像的边界。该算法具有思路简单，算法稳定，易于实现的特点。     

非线性最小二乘的遗传算法与常规算法的比较

为克服线性经典平差的不足,对非线性最小二乘进行了研究,主要将遗传算法应用于非线性模型参数估计领域,并采用阻尼最小二乘法和高斯-牛顿法对同一观测数据进行了处理,且对解算结果进行了比较。     

基于加速遗传算法的GPS变形监测单历元求解算法

在获取监测点初始坐标的基础上,提出利用一种变区间的二进制编码加速遗传算法(AGA),以模糊函数作为适应度函数,对监测点坐标进行全局最优搜索,当坐标误差小于0.04m时,推算出坐标对双差模糊度的影响为0.3周,取整法即可精确固定双差模糊度.实例证明,该方法具有快速、稳健等特点,有较高的可靠性和实用性,适用于任意变形量的监测项目.     

Dijkstra 最短路径算法的一种高效率实现

在已存在的一些最短路径算法测试总结的基础上,根据ＧＩＳ中网络计算的实际情况,从网络结构的拓扑表示以及Ｄｉｊｋｓｔｒａ 算法中快速搜索技术的实现入手,提出了一种Ｄｉｊｋｓｔｒａ 最短路径算法的高效率实现方法。     

与图像内容相关的色域映射算法研究

通过对经典色域映射算法的调查分析,总结归纳了映射执行中影响图像质量的各个相关因素,在分析其影响权重的基础上建立了一个最佳的映射模型,设计实现了一个与图像内容相关的色域映射算法。测试实验验证,新算法优于ICC推荐的HPMINDE和SGCK算法,确保转换图像的视觉效果最佳。     

稀疏约束的MVC-NMF算法

高光谱图像中混合像元的存在直接影响基于遥感影像的地物识别精度,光谱解混算法可以有效地解决混合像元问题.最小体积限制的非负矩阵分解算法(MVC-NMF)不需要假定纯像元的存在;并且在自动提取端元的同时,能够获取每种端元所对应的丰度图;然而该方法并没有考虑丰度矩阵的稀疏特性.提出了将平滑L0模稀疏约束引入MVC-NMF算法中,用于进一步提高算法的精度.实验结果表明:改进后的算法在相同的实验环境条件下比MVC-NMF算法解混的精度更高.