灰度直方图与K-最近邻的影像分割算法

针对灰度直方图在影像分类时需要考虑阈值和K-最近邻分类算法分类效率低等问题,提出了一种基于灰度直方图与KNN相结合的影像分割算法:首先对待分割的影像进行灰度直方图统计;其次利用灰度直方图对影像进行硬阈值的划分,得到已知类别样本和未标记样本;然后选择一定数量已知类别的样本对KNN分类器进行训练;最后利用KNN分类器对未标记样本进行类别划分,得到最终分割图像。实验结果表明,该算法结合了灰度直方图高效性和KNN高精度的优势,避免了直方图分割最佳阈值的选取;与传统的KNN算法相比,本文算法大大提高了分类效率,且精度相当,满足实际生产应用的需求。     

基于目标灰度的土地利用变化信息边界提取

为了提高大区域土地利用变化信息提取效率,本文在变化信息自动发现的基础上,基于目标灰度信息,研究遥感影像中土地利用变化信息的边界提取方法.由于研究对象是大区域中的小目标,无法直接利用灰度直方图寻找分割目标的灰度分布范围.本文提出了一种典型区域法,方法是利用区域中分割目标密集的多个典型小区域的灰度直方图计算所有目标的分割阈值.由于影像中地物众多,为了减少噪声的影响,提高计算速度,先利用双阈值分割法对目标进行粗分割,再对其进行小波变换,利用其模值,以及结合目标灰度信息,可以将目标边界快速地提取出来.     

基于目标灰度的土地利用变化信息边界提取

在变化信息自动发现的基础上,基于目标灰度信息,研究遥感影像中土地利用变化信息的边界提取方法。提出了一种典型区域法,方法是利用区域中分割目标密集的多个典型小区域的灰度直方图计算所有目标的分割阈值。由于影像中地物众多,为了减少噪声的影响,提高计算速度,先利用双阈值分割法对目标进行粗分割,再对其进行小波变换,利用其模值,以及结合目标灰度信息,可以将目标边界快速地提取出来。     

形态学边缘检测和区域生长相结合的遥感图像水体分割

遥感图像水体区域中因水体自身流动和波动等因素造成图像噪声,利用传统方法直接分割水体容易导致分割精度较低。为此,利用遥感图像中水体区域具有连通性强以及像素灰度值相近等特点,提出了一种利用多结构元素形态学重构边缘检测结合区域生长实现遥感图像水体分割的方法。首先将遥感图像转化为灰度图像,运用多结构元素形态学重构边缘检测,在去除噪声的同时增强水体边缘,保持水体区域边缘的较准确定位;然后利用灰度直方图自动选取种子点,确定水体区域灰度范围,利用该灰度范围内像素的均值和方差、种子点及已生长区域灰度特性作为生长准则,实现对水体区域的分割。实验结果表明,该方法能够对因水体扰动等因素导致的噪声图像进行有效分割,且水体区域分割精度较高。     

基于模糊集理论的彩色图像融合分割

基于二维直方图的图像分割方法综合考虑目标像素灰度值及其邻域的平均灰度,通过确定阈值进行图像分割,本质属于硬决策方法。由于位于阈值附近的像素在分割时具有不确定性,硬决策法容易产生错误分割。因此,本文基于模糊集理论提出一种融合分割方法,利用隶属度函数对基于二维直方图分割中存在的不确定性建模,并通过模糊推理综合利用彩色图像各颜色通道的信息。实验结果表明,本文所提方法相较传统的阈值方法有更好的分割效果。     

基于直方图区域生长的遥感图像阈值分割算法

传统阈值分割算法从单阈值扩展到多阈值的过程中,时间复杂度会大幅度增加,并且由于遥感图像信息复杂,会导致分割效果降低。为了解决这些问题,本文提出了基于直方图区域生长的遥感图像阈值分割算法。在本文算法中,每一个灰度级均作为1个初始阈值,用256个阈值将直方图分割成256个原始小区域。为了减少阈值数目,本文将小区域合并成大区域,每一次合并都可视为一次区域的生长。在每次生长过程中,选取熵值H最小的区域作为直方图各区域中的主区域,并通过本文提出的预匹配策略将其与相邻区域合并。每一次区域生长后,阈值数目均减少1个。在整个过程中,最多只需要生长255次。算法的时间复杂度稳定在O（L）级别。最后通过单阈值和多阈值试验证明本文算法在运行时间和分割精度上均具有优势。     

面向GF-1影像的NDWI分割阈值选取方法研究

以位于我国不同地区的15个湖泊为研究区域,基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像计算归一化水体指数(normalized difference water index,NDWI),在此基础上分别采用迭代法、大津法和直方图双峰法选取分割阈值及提取水体信息,并分析3种方法的阈值选取结果及水体信息提取结果。研究结果表明:迭代法与大津法选取的阈值相近,与直方图双峰法选取的阈值相差较大;迭代法选取阈值的效率较高;直方图双峰法的提取精度最优,其提取的水域面积与参考面积拟合的效果最好。该研究可为GF-1影像的精准水体提取提供自适应阈值分割方法的选取策略。     

基于道格拉斯-普克算法的图像分割初探

利用道格拉斯-普克算法化简灰度直方图,从化简后的直方图中获取图像分割的阈值。为了评估所提出算法的优劣,本文采用多峰法和大津法进行了对比实验。实验表明道格拉斯-普克算法分割某些图像具有一定的优势。     

高分三号SAR影像双阈值变化检测

双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。     

一种提取遥感影像中道路信息的方法

由于合理有效地选择分割阈值较难,因此基于阈值分割的道路信息提取方法对于遥感影像中含有多种类型道路、或非道路地物干扰比较明显的情况适用性不理想。为此,提出了一种将Mean Shift和阈值分割相结合的方法来提取道路信息。首先,采用Mean Shift方法对遥感影像进行平滑处理,在较好地保持道路边缘信息的同时使道路内部的纹理分布更加均匀;其次,对平滑处理后的影像进行Mean Shift分割处理,将具有相同或相似灰度值的道路用一种灰度值显示;然后,选择灰度直方图中像素数量值高的线所对应的灰度值作为分割区间边界点进行多阈值分割,得到初始道路信息;最后,对初始道路信息进行后处理,得到最终的道路信息。实验证明,该方法可以完成对遥感影像中道路信息的提取,拓宽了阈值分割方法提取道路信息的使用范围。