利用倒数灰度熵和改进Chan-Vese模型进行SAR河流图像分割

为了进一步提高合成孔径雷达(SAR)图像中河流分割的精度和速度,提出了一种基于人工蜂群优化的倒数灰度熵多阈值选取与改进Chan-Vese(CV)模型相结合的分割方法。考虑SAR图像中河流目标和背景类内灰度的均匀性,提出了基于蜂群优化的倒数灰度熵多阈值选取方法,以此对河流图像进行粗分割;针对基本CV模型收敛速度低、对初始条件敏感的问题,利用图像边缘强度取代Dirac函数,将粗分割结果作为改进CV模型的初始条件,对河流图像进行细分割。大量试验结果表明,所提出的分割方法无须设置初始条件,运行速度快,分割精度高。     

相位一致性的SAR图像溢油分割算法研究

针对传统的SAR图像溢油分割方法对斑点噪声敏感,而且对疑似溢油区域区分能力较弱的问题,该文提出一种基于相位一致性的SAR图像溢油分割算法,在对海面溢油图像进行灰度预处理的基础上,计算图像相位一致性特征,再根据最大类间方差法对计算得到的相位一致性特征值进行阈值分割。实验表明:与目前常用的溢油分割方法相比,该方法既可以有效抑制海面斑点噪声,又对疑似溢油区域具有一定抗干扰能力,而且兼顾了分割的效率。     

SAR图像不同油膜特征的最佳分割方法选择

SAR图像溢油分割是SAR溢油监测中一个重要环节。文中选取4种不同形状、尺寸和对比度的SAR油膜数据,分别采用双峰阈值分割法、最大熵分割法、区域生长法、分水岭算法、图割法、水平集方法等6种方法进行溢油信息提取,探讨适合于不同油膜特征的最佳提取方法。结合现有尺度分割标准,提出一种SAR图像溢油信息评价指数——有效分割指数(Effective Segmentation Index,ESI),对不同分割方法得到的溢油提取结果进行定量评价,得出了不同特征油膜所适合的最佳分割方法。     

SAR图像河流分割的加权指数区域能量模型

传统主动轮廓模型很难实现精确的SAR图像河流分割。针对这一问题,本文提出了一种加权指数区域能量主动轮廓模型,以精确地提取SAR图像中的河流。该模型在Chan-Vese(CV)模型能量泛函中引入了指数区域能量,能更好地衡量分割图像和原始图像的差异程度,提高模型的分割准确性。此外,利用目标区域和背景区域内像素灰度的最大绝对差取代模型中常值区域能量权重,自适应地调节目标区域和背景区域的能量比重,加速曲线运动到目标区域的边缘,获得更高的分割效率。针对实际河流SAR图像进行了分割试验,结果表明:与传统主动轮廓模型相比,本文提出的模型能更快速、精确地分割SAR图像中的河流,在分割结果和分割效率两方面具有优势。     

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。     

基于水平集的曲线演化在图像分割中的应用

图像分割是图像处理中的一项基础工作,一般有基于边界和基于区域的分割方法。随着水平集理论的提出,主动轮廓模型尤其是C-V模型,在图像分割中的应用得到迅速发展。多相C-V模型,融合形状先验、纹理等信息的模型也被提出并得到较好的应用。将C-V模型应用于图像分割中,对合成图像和真实图像的分割实验,以及与其他分割方法的对比实验证明了该模型在图像分割中的有效性。     

改进分数阶达尔文粒子群的多Renyi熵图像分割算法

针对智能优化图像分割算法易陷入局部最优、分割精度不高等问题，本文融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和二维Renyi熵多阈值，提出了一种新的多阈值遥感图像分割算法。算法利用粒子自身进化信息来定义进化因子，结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次α系数以实现精确计算和快速收敛；根据局部最优概率因子对局部最优位置进行Levy飞行随机扰动以提高算法跳出局部最优的能力；同时将二维Renyi熵单阈值扩展到多阈值分割上，并结合改进的分数阶达尔文粒子群算法，将二维Renyi熵多阈值应用于遥感图像分割中。仿真结果表明，与其他2种智能优化分割算法相比，本文分割算法在细节处理和分割精度上均有明显优势，在PRI上至少提升7.27%、VOI至少降低6.5%、GCE至少降低10.4%。     

四叉树与多种活动轮廓模型相结合的遥感影像水边线提取方法

通过对测地线活动轮廓(GAC)模型、Chan-Vese(CV)模型、局部二值拟合(LBF)模型的分析,将基于边缘和区域的活动轮廓模型以及基于四叉树的影像分割方法有机结合,提出了一种基于四叉树和多种活动轮廓模型的水边线提取方法。该方法首先对影像进行四叉树分割,为模型演化提供初始轮廓;然后利用CV模型的全局区域图像统计信息和LBF模型的局部区域图像统计信息构造新的符号压力函数,利用改进的符号压力函数代替GAC模型的边界停止函数,有效地改善了GAC模型提前停止演化和过度演化的问题;最后采用二值选择和高斯滤波正则化水平集方法(SBGFRLS)进行演化,避免了重新初始化和规则化,提高了水平集演化的效率。试验结果表明该方法对于包括弱边缘和严重凹陷边缘的水边线提取效果均良好,具有亚像素提取精度,并且提取速度快、稳定性好。     

SAR图像机场区域的掩体目标检测方法

提出了一种基于几何活动轮廓模型分割的SAR机场掩体目标检测方法。根据SAR图像的特性选择了Chan-Vese模型(C-V模型),对其进行加窗,使全局信息的C-V模型局部化,并扩展到多相,从而有效地分割出机场区域;再根据掩体目标的断头路位置特征检测目标潜在位置;最后利用掩体在SAR图像的强回波特性去除虚警,实现对掩体目标的有效检测。实验表明:该方法能克服相干斑的干扰,简化对复杂拓扑关系的处理,为检测机场掩体目标提供了一种有效技术途径。     

一种新的SAR图像局部统计活动轮廓模型及算法

近年来变分水平集方法在图像分割中得到了广泛应用,但此类方法的能量泛函是非凸的,易陷入局部极小值解。本文基于AA(Aubert-Aujol)去噪模型和变分水平集方法,提出一个局部统计活动轮廓模型,通过凸松弛技术将提出的分割模型转换成全局优化模型,再加入一个迫近算子项,将提出的模型转化为ROF去噪模型,最后采用快速去噪算法,得到一个全局最优的快速分割算法。此算法不涉及差分或微分方程,只需要简单的差分运算,提高了数值运算速度。对实测SAR图像进行分割实验,结果表明,本文提出的全局分割模型不但能够快速、有效地分割SAR图像,取得全局最小值,而且可以更准确地得到图像分割边缘。     

Contourlet变换和Tsallis熵的多源遥感图像匹配

提出了一种利用Contourlet变换、Tsallis熵和改进粒子群优化的多源遥感图像匹配算法。在分别对参考图像和目标图像进行Contourlet分解的基础上,以基于Tsallis熵的互信息量作为相似性度量准则,利用改进的带极值扰动的简化粒子群优化算法对低分辨率的遥感图像进行匹配操作,逐级上推,最终实现全分辨率情况下多源遥感图像的匹配。实验结果表明,与常用的遥感图像匹配算法相比,该算法匹配精度高,稳健性好,且运算量大幅减少。     

JSEG改进算法在多光谱遥感影像区域分割上的应用

图像分割是对图像进行感兴趣区域提取与识别的基础,是图像分析的关键步骤.基于区域分割的JSEG算法是一种既融合了颜色信息又融合了空间信息的图像分割方法,在普通图像和视频图像中都能得到良好的分割结果.将这一算法引入到遥感影像的分割中,并对其做出改进,使之适用于多光谱遥感影像和纹理特征复杂的遥感影像的区域分割.实验结果表明,该算法很好的解决了由于影像中复杂的地物信息而产生的不同区域边界模糊的问题.     

矢量C-V模型的高光谱遥感影像分割

高光谱遥感影像除了包含普通2维影像所具有的空间信息还包含了1维光谱信息,传统的针对2维影像的分割方法不能很好地应用于高光谱遥感影像。为此,本文提出一种能够同时处理多波段影像的高光谱遥感影像矢量C-V模型分割方法。首先选出高光谱遥感影像中目标与背景对比度较大的波段,并通过计算波段相关系数,去除其中的冗余信息形成新的波段组合,进而根据所确定的波段组合构建高光谱遥感影像矢量矩阵;在此基础上,构造基于该矢量矩阵的矢量C-V分割模型。模型中通过引入基于梯度的边缘引导函数,在保留传统C-V模型基于区域信息进行影像分割的基础上,利用影像的边缘细节信息,增强了模型在异质区域和复杂背景情况下对目标边缘的捕捉能力,提高了对高光谱遥感影像的分割精度和速度。最后利用HYPERION数据进行仿真实验,并将实验结果和传统C-V模型和相关方法进行了对比,结果表明,本文方法能够在短时间内有效地分割高光谱遥感影像,与传统方法相比,具有分割精度更高运算速度更快的特点。     

Unsupervised evaluation-based region merging for high resolution remote sensing image segmentation

Image segmentation has a remarkable influence on the classification accuracy of object-based image analysis. Accordingly, how to raise the performance of remote sensing image segmentation is a key issue. However, this is challenging, primarily because it is difficult to avoid over-segmentation errors (OSE) and under-segmentation errors (USE). To solve this problem, this article presents a new segmentation technique by fusing a region merging method with an unsupervised segmentation evaluation technique called under- and over-segmentation aware (UOA), which is improved by using edge information. Edge information is also used to construct the merging criterion of the proposed approach. To validate the new segmentation scheme, five scenes of high resolution images acquired by Gaofen-2 and Ziyuan-3 multispectral sensors are chosen for the experiment. Quantitative evaluation metrics are employed in the experiment. Results indicate that the proposed algorithm obtains the lowest total error (TE) values for all test images (0.3791, 0.1434, 0.7601, 0.7569, 0.3169 for the first, second, third, fourth, fifth image, respectively; these values are averagely 0.1139 lower than the counterparts of the other methods), as compared to six state-of-the-art region merging-based segmentation approaches, including hybrid region merging, hierarchical segmentation, scale-variable region merging, size-constrained region merging with edge penalty, region merging guided by priority, and region merging combined with the original UOA. Moreover, the performance of the proposed method is better for artificial-object-dominant scenes than the ones mainly covering natural geo-objects.     

利用小波变换的高分辨率多光谱遥感图像多尺度分水岭分割

为了减少仅用分水岭变换而导致的过分割问题,本文提出利用小波变换的多尺度处理方式用于融合后多光谱QuickBird图像的分割。整个分割过程包括多尺度图像表示、图像分割、区域合并和结果映射等过程。首先,依据原始图像的大小确定分解尺度并用小波变换产生各波段的低尺度图像。采用相位一致模型提取各近似系数的梯度,并逐尺度地融合各梯度图。分析不同尺度下的不同地物的局部梯度方差,以选择最佳的小波分解尺度。然后,通过移动阈值与扩展最小变换,利用多层次标记提取方法标记均质区域。进而,在梯度重建的基础上利用标记分水岭变换得到分割图像。其次,采取空间相邻关系、面积、光谱与纹理等多约束策略,以搜索最小合并代价的方式合并最初分割区域中的邻接区域对。最后,修改细节子图并进行小波逆变换将最初分割结果投影到更高尺度图像,同时处理边界上的像元以保持区域边界直至原始图像。实验结果表明本文方法不仅能够用于高分辨率多光谱遥感图像的分割,而且缓解了过分割问题且取得了较准确的分割效果。     

基于CA的溢油扩散时空过程模拟及敏感性分析

为了解决传统溢油元胞自动机（cellular automata,CA）模型难以获得的模型参数问题,引入逻辑回归方法到溢油CA模型中,并构建基于逻辑回归的溢油CA模型。该模型仅需要设置起始影像和影响因子（包括海风、洋流、距离、温度与盐度）等,便可以获取模型参数并模拟出溢油扩散范围的动态变化过程。将模型应用到深海溢油实验中以验证本模型在海上溢油模拟情况,结果表明模拟结果的总精度为96.6%,Kappa系数达0.899,能够准确地模拟出溢油扩散范围。通过参数敏感性分析可发现,温度与盐度因子对模型的影响最弱,其次是距离因子。对溢油扩散影响最为显著的是海风和洋流因子。若忽略海风与洋流的影响,模拟结果与观测结果将产生较大的偏差,并无法呈现出溢油扩散中的漂移等特征。     

一种基于人工免疫的图像分割算法

提出了二维熵图像分割的人工免疫算法。在遥感高分辨率图像上的实验显示，该算法不仅能准确搜索到最优阈值对，而且计算时间只有传统算法的1．8％。该算法也验证了人工免疫思想用于图像分割的可行性和有效性。     

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。