顾及超像素光谱特征的无人机影像自动模糊聚类分割法EI北大核心CSCD

针对现有流行模糊C均值聚类在影像分割中存在边界依附能力弱,分割不稳定及需要手动设置聚类数目等问题,提出一种顾及超像素光谱特征的无人机影像自动模糊聚类分割方法。相对于传统分水岭变换算法,该方法首先采用两步边界推进准则,生成轮廓更加精确、形状规则更加紧凑的超像素子区域;然后,提取子区域光谱特征并结合重缩放密度峰值算法自动获取聚类数目;最后,综合利用超像素光谱特征与隐式马尔可夫随机场思想对模糊聚类进行改进,实现超像素精确合并。通过两组影像数据的定性分析和定量评价表明,本文方法能准确定位目标边界,获得较好的视觉分割结果,同时有效提高了影像分割精度。     

利用改进的FCM方法分割高分辨率遥感影像

传统的模糊C均值聚类算法进行图像分割时只考虑了图像的灰度特征,而忽略了图像中丰富的空间邻域信息,从而导致该算法对噪声很敏感,并得到错误的分割结果。提出两种利用空间信息改进的模糊C均值聚类算法分割高分辨率遥感影像,并通过大量试验验证其有效性,该算法可减少错误分类像素的数目,降低噪声的影响,提高分割结果的精度。     

遥感影像直觉模糊集分割法

针对传统模糊聚类算法在影像分割中忽略影像成像过程带来的光谱测度不确定性及聚类过程中像素类属非隶属性的问题,本文提出了一种基于直觉模糊集的遥感影像分割算法。首先,设计直觉模糊发生器,并通过最大熵法分析影像光谱测度不确定性,求解波段指数以将遥感影像转化为直觉模糊集,从而对影像的光谱测度不确定性进行建模。然后,在聚类过程中同时考虑像素类属隶属度和像素类属非隶属度,结合直觉模糊集间距离定义目标函数,提高算法对类属模糊信息的处理能力,实现遥感影像的精准分割。最后,分别利用本文算法和比较算法对模拟影像和真彩色遥感影像进行分割试验。分割结果的定性、定量评价表明,本文算法能够更好地处理影像本身和聚类过程中的不确定性,获得更高精度的影像分割结果。     

一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法

影像分割是面向对象高分辨率遥感影像分析的基础与关键。针对传统影像分割方法易受噪声影响,且难以确定合适的影像分割尺度的问题,本文提出了一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法。首先用简单线性迭代聚类算法对影像进行过分割生成超像素;然后初始设定影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素进行合并,获得分割数-方差和、分割数-局部方差、分割数-局部方差变化率指标图,依据3个指标图确定合适的影像分割数;最后根据确定的合适影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素重新合并得到分割结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以有效地克服影像噪声对分割结果的影响,获得良好的影像分割结果。     

多尺度对象高空间分辨率遥感影像谱聚类分割

针对基于像素模型的单尺度或多尺度谱聚类影像分割方法在相似矩阵存储、特征分解效率及分割精度方面存在的不足。该文首先通过给定多组空间及光谱带宽参数,利用mean-shift初分割生成不同尺度的超像素对象层;然后联合像素与超像素对高空间分辨率影像中的不同类别地物进行的多尺度建模表达其空间拓扑关系,即在图割理论框架下建立"像素-超像素"联合的多尺度无向权图模型G(V,E,W),同时根据遥感影像纹理特征丰富的特点,在顶点相似性计算过程中融合纹理特征;最后使用基于normalized cut准则的谱聚类算法,对图模型划分得到最终分割结果。该方法较好地降低了基于像素的谱聚类分割方法的计算复杂度,同时提高分割结果准确率。标准测试数据集和"高分2号"遥感影像分割结果表明了该方法的有效性。     

综合聚类和上下文特征的高光谱影像分类

常规高光谱影像逐像素分类往往没有考虑空间相关性,分类结果未体现地物的空间关联和分布特征。为了在分类中充分利用空间特征,利用聚类信息并结合隐马尔可夫随机场模型讨论了高光谱遥感影像光谱-空间分类方法。首先,在不同特征提取方法（最小噪声分离、独立成分分析和主成分分析）下,使用不同聚类方法（k-均值、迭代自组织分析算法和模糊c-均值算法）借助隐马尔可夫随机场获取优化的分割图;然后,采用4连通区域标记法对分割区域标记生成图像对象,并根据支持向量机的逐像素分类结果采用多数投票法对图像对象进行分类;最后,借助凹槽窗口邻域滤波技术改进分类结果,削弱“椒盐”现象。该方法综合了监督分类和非监督分类的优势,通过聚类引入地物空间相关性信息,通过隐马尔可夫随机场引入上下文特征,较好地弥补了单纯基于光谱信息分类的不足。     

基于超像素分割与CRF的高分辨率遥感影像变化检测

针对目前高分辨率遥感影像变化检测算法对于光谱变化过敏感问题,本文提出了一种基于超像素分割与条件随机场（CRF）的遥感影像变化检测算法。首先采用空间约束的t混合模型驱动的分割模型,获得同质性超像素块,实现良好的边界附着性和亮度均匀性。然后计算分割得到的双时相影像块之间的特征差异性,获取变化幅度图像。最后利用模糊聚类算法（FCM）对变化幅度图像进行聚类,得到隶属度图像作为CRF一阶势,并利用光谱-空间相似度约束的函数构建CRF二阶势。试验结果表明,与现有方法相比,该方法检测精度可提高5%,错检率和漏检率可降低3%,能较好地应对输入图像的光谱变化,并保持变化检测结果的边缘细节。     

高斯光谱估计结合形状特征的遥感影像分割方法

针对传统区域合并算法仅利用光谱均值的不足,提出了一种新的结合光谱与形状特性的遥感影像分割算法。该算法首先对输入遥感影像进行分水岭分割;然后利用一种新的结合光谱与形状特性的区域相似性准则,采用区域邻接图的算法对初始分割区域进行合并,获取最终分割结果。实验结果表明,该算法能有效克服传统算法仅利用光谱均值的不足,有效解决遥感影像中相同光谱,不同纹理结构区域的分割问题;同时,本文算法还对纹理规则区域的分割效果有较好的改进。     

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。     

超像素极化合成孔径雷达影像谱聚类算法研究

针对基于像素的谱聚类计算量大、效率低,且受到影像斑点噪声影响严重的问题,该文结合极化合成孔径雷达影像的统计特性,提出了一种基于超像素的极化合成孔径雷达影像谱聚类算法。该方法首先用基于梯度分割影像的分水岭算法得到影像的初始分割;然后按区域邻接关系合并含像素个数较少的极小区域得到超像素图像;最后以超像素为基本数据单元,采用修正Wishart距离作为超像素之间的距离度量标准,通过Nystrm逼近的采样方法获得最终的分类结果。最后利用模拟数据和1991年获取的荷兰Flevoland地区L波段稻田数据验证了该算法的有效性,总体分类精度达到了98.17%。     

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。     

改进的区间二型模糊聚类遥感影像变化检测

遥感影像的复杂模糊性问题会干扰影像变化检测的结果,可引入区问二型模糊C均值聚类算法解决此问题,但算法参数的随机性导致检测结果不稳定.本文首先利用局部最优解优化萤火虫算法中的候选解,引入可变步长因子,以此自适应寻优区问二型模糊C均值聚类算法的模糊因子;然后结合寻优得到的模糊因子进行区问二型模糊C均值聚类,迭代更新隶属区问...     

结合变化向量分析和直觉模糊聚类的遥感影像变化检测方法

针对多时相遥感影像变化检测存在数据不确定性、检测精度不高等问题,提出了一种结合变化向量分析（CVA）和直觉模糊C均值聚类算法（IFCM）的多时相遥感影像变化检测方法. 首先通过CVA构建两个时相遥感影像的差异影像;然后采用直觉模糊C均值聚类算法对差异影像进行聚类得出变化区域和未变化区域;最后对变化检测结果进行二值化处理并进行精度评价. 选取两个时相的高分一号遥感影像和Szada数据集影像作为实验数据. 实验结果表明,采用提出的方法可有效解决传统方法存在的数据不确定性问题,变化检测精度达到了95.92%和92.70%,是一种可行的遥感影像变化检测方法. 研究结果可用于森林动态变化监测、土地复垦利用规划变化分析以及灾损评估.      

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...     

一种改进的空间加权模糊C均值算法在遥感影像分割中的应用

针对模糊C均值算法对初始聚类中心比较敏感的问题,提出了一种改进的空间加权模糊C均值算法。该算法首先通过BP神经网络训练已知样本,得出初始隶属矩阵,从而提高了初始聚类中心的可靠性。鉴于空间数据具有自相关的特点,在算法中考虑邻域像元对中心像元的影响,并赋予不同的权重,使算法具有更强的抗噪能力。为验证方法的有效性,将改进的方法用于SPOT 2.5m遥感影像数据的分割,并与FCM、SFCM等算法的分割结果进行了对比分析,结果表明,本文方法取得了较好的效果。     

一种利用像素邻域信息的模糊聚类图像分割算法

本文提出一种结合空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法。该方法是利用每个像素的邻域像素的隶属度来修正FCM算法的隶属度函数,从而引入图像的空间信息,对隶属函数做了改进;依据平方误差和最小准则,从而确定模糊分类矩阵及聚类中心;并依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属。实验结果表明,该方法能快速有效地分割图像,并且具有较强的抗噪能力。     

多维特征自适应MeanShift遥感图像分割方法

针对MeanShift算法分割遥感图像的自动化程度和精度不高的问题,提出一种多特征自适应Mean—Shift遥感图像分割方法。3组实验结果表明,本方法相比EDISON软件能得到更好的分割效果,且能在一定程度上提高遥感影像分割的自动化。     

复杂环境下高分二号遥感影像的城市地表水体提取

水体指数可以抑制背景噪声和提高地表水体的可分性,已经广泛用于地表水体提取。传统FCM聚类算法考虑了地物的不确定性,但没有顾及地物的邻域空间信息,对背景异质性比较敏感。针对传统FCM聚类算法的不足,提出一种可变邻域的区域FCM聚类算法。由于复杂环境下高分二号(GF-2)遥感影像的城市地表水体具有复杂异质背景和不确定性的特点,本文利用水体指数和区域FCM聚类算法的优点,提出一种整合水体指数和区域FCM的城市地表水体自动提取算法,该算法主要步骤包括:(1)去除影像阴影后计算归一化差分水体指数NDWI(Normalized Difference Water Index);(2)区域FCM聚类算法;(3)整合水体指数和区域FCM聚类的城市地表水体自动提取算法。最后采用两景GF-2高分辨率遥感影像(广州和武汉)进行实验,验证了该算法的有效性,并与经典地表水体提取算法进行对比分析。实验结果表明:该算法具有较高的水体提取精度,城市地表水体边界既具有较好的区域完整性又保持了局部细节,同时对城市地表水体复杂背景噪声具有较好的抑制作用,有效减少传统FCM聚类算法的"胡椒盐"现象。