改进的自适应遗传算法在遥感图像分割中的应用

为了自动确定遥感图像分割的最佳阈值,本文提出了一种改进的自适应遗传算法,并利用该算法对二维Otsu图像阈值分割函数进行了全局优化,提高了分割闻值的求解速度。该算法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,克服基本遗传算法的收敛性差、易早熟问题。实验结果表明,该算法具有良好的收敛速度和稳定性,达到较好的图像分割效果,大大缩短了计算时间。     

基于边缘的多光谱遥感图像分割方法

从Marr视觉计算理论和Tobler地学第一定律出发,提出了基于边缘的多光谱遥感图像分割方法.在基于边缘的多光谱遥感图像分割方法中,由边缘检测、边缘综合、边缘生长、区域标号等环节组成.该遥感图像分割方法在可视化开发平台Delphi中予以编程实现.将之应用于日本熊本市（Kumamoto）的Quickbird多光谱遥感图像中,并与多种遥感分割算法进行了比较：（1）从多光谱遥感图像各波段亮度信息利用的程度上看,提出的遥感图像分割方法能充分利用多波段亮度信息;（2）从遥感图像分割结果上看,由于分别对不同的波段进行边缘检测,并在此基础上进行边缘综合、边缘生长,遥感图像中的细节特征得到了充分体现,遥感图像分割效果更理想;（3）从计算复杂度和计算效率上看,基于边缘的多光谱遥感图像分割法较其他分割方法有一定的优势.     

流域分割方法在遥感图像中的应用研究

将流域分割方法用于遥感图像的处理过程,实现地物目标的精确分割。对普通流域分割方法、基于标记的流域分割方法和基于小波变换的流域分割方法等3种方法进行比较分析。结果表明,经过基于小波变换的流域分割方法处理后的遥感图像分割边缘精度更高,过分割现象少,是一种有效的遥感图像分割方法。     

一种基于人工免疫的图像分割算法

图像二维熵分割,一直因耗时长而限制了实际应用。本文借鉴生物免疫思想,提出二维熵图像分割的人工免疫算法。在克隆选择算法中引入疫苗的免疫接种,用于优化最优分割阈值对的搜索过程。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。     

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。     

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。     

新型语义分割D-UNet的建筑物提取

高分辨率遥感图像语义分割在航空图像分析领域中具有重要的理论价值和应用价值。但由于高分辨率遥感图像中建筑物语义的丰富性和图像背景的复杂性,以往的分割方法往往容易产生边缘模糊、细节信息丢失和分辨率低等缺点。为了解决高分辨率卫星图像语义分割边界模糊和信息丢失的问题,本文提出一种端到端的卷积神经网络Dilated-UNet (D-UNet)。首先,通过改进U-Net网络结构,采用Dilation技术拓展四通道的多尺度空洞卷积模块,每个通道采用不同的卷积扩张率来识别多尺度语义信息,从而提取更丰富的细节信息。其次,设计了一种交叉熵和Dice系数的联合损失函数,更好的训练模型以达到预期分割效果。最后,在Inria航空图像数据集上进行综合评估与检验。实验结果表明,本文提出的遥感图像分割方法能够有效地从高分辨率遥感图像中进行像素级城市建筑物的分割,与其他方法相比,分割精度更高,具有较高的实际应用价值。     

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。     

一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法

针对当前遥感图像分割方法存在的缺点,将人工智能领域的粒子群优化方法应用到遥感图像分割方面,提出了一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法。对不同分辨率遥感图像的分割实验结果表明,融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法能够自适应确定聚类数目,避免了聚类过程的随机性,使分割结果更加接近实际情况。     

Otsu多阈值算法推广实现

遥感图像处理中的地物分割是分析和解译遥感图像的必要环节。本文分析了Otsu算法进行阈值分割的原理和有效性,针对Otsu多阈值分割算法计算效率低的缺点,提出了用Nelder-Mead单纯形法对Otsu的多阈值分割进行优化。将优化的Otsu算法与传统方法进行了比较,从理论分析和实验结果来看,此方法不仅能获得与传统方法分割一致的结果,而且应用到大尺寸遥感图像的多阈值分割中大大提高了分割效率。