结合光谱、纹理与形状结构信息的遥感影像分割方法

针对目前遥感影像分割中多特征利用的问题,提出一种综合利用光谱、纹理与形状信息的分割方法.该方法在进行初始分割的基础上,统计区域的光谱和LBP纹理特征;然后依据光谱、纹理与形状特征计算相邻区域之间的异质性,并以此为基础构建区域邻接图(region adjacency graph,RAG);最后在邻接图的基础上采用逐步迭代优化算法进行区域合并获取最终分割结果.采用QuickBird和SAR影像的分割试验,证明该算法能充分利用影像中地物的光谱、纹理与形状信息,分割效果良好,效率高.     

结合异质性及分水岭变换的遥感影像分割方法

面向对象的遥感信息提取,首要任务是对遥感影像进行分割,分割的目的在于把原始图像分割成一些在空间上相邻、光谱相似的同质区域。传统的分水岭变换对噪声敏感,易产生过分割现象,不能直接适用于遥感影像的信息提取。本文利用非线性同组滤波方法(PGF)消除原始影像噪声,根据高分辨率遥感影像地物的异质性特征,对分水岭初始分割结果进行异质性准则合并。实验结果表明,该方法对高分辨率遥感影像的分割效果良好,能够适用于面向对象的信息提取。     

一种区域自适应的遥感影像分水岭分割算法

提出了一种区域自适应的标记分水岭分割方法。该方法利用高斯低通滤波和概率统计相结合的方法,对梯度影像进行区域自适应阈值分割,提取分割标记,然后采用Meyer算法进行标记分水岭分割。实验结果表明,该算法能够有效解决遥感影像不同区域的分割问题,达到比较理想的水平。     

基于形状特征的高分辨率遥感影像目标分割

高分辨率遥感影像可以提供更多的地面目标的形状结构与纹理信息,但由于其细节信息特别丰富,因此为相关地物目标的特征检测与提取带来了一定的复杂性.综合梯度边缘检测、区域标识处理与目标形状特征分析技术,提出一种高分辨率遥感影像上建筑物快速提取的方法,并通过试验证明该方法的可行性、快速性和有效性.     

一种基于概率框架的遥感影像分割方法

基于区域增长的影像分割方法存在着种子选择和分割参数设置的难点。针对这两点,本文提出了一种基于概率合并框架的高分辨率遥感影像分割方法。首先,利用基于标记的分水岭变换和区域合并获得一个初始分割结果,避开种子点的选择;其次,利用初始分割所获得的具有一定大小的区域,计算统计、上下文和形状特征信息;然后,在贝叶斯准则的基础上,计算一个尺度无关的相邻区域间的合并概率,其应用于区域增长合并过程,合并概率具有直观统计意义,可以减少阈值确定的难度;同时由于区域的合并概率具有尺度无关性,可以在一次分割中成功地分割出不同尺度的地物;最后进行了试验,通过目视和定量分析及与eCognition分割结果的对比证明了本文算法的有效性。     

引入松弛因子的高分辨率遥感影像自动多层次分割

针对当前高分辨率遥感影像多层次分割尺度参数设置缺少理论框架支持、人为因素影响较多等缺点,提出一种引入松弛因子的高分辨率遥感影像自动多层次分割方法。该方法利用1个松弛因子调节引导区域对象合并的异质性值大小,通过控制每次递归合并区域的对象个数,提高了整体分割的速度;以区域对象间异质性平均值作为基数,引入另一个松弛因子控制分割过程中层次输出的尺度参数,使整个分割过程自动得到不同尺度的多层次分割结果。实验结果表明,该方法具有较高的分割质量,能够满足遥感影像分析及地物提取的精度要求,并且减少了人为因素影响,提高了自动化程度。但是,对于复杂图像内容的地物目标边界处理和减少狭长区域对象的出现还需要进一步深入研究和实践。     

一种基于最优邻接链的高分辨率遥感影像分割方法

基于区域合并分割方法的性能很大程度上取决于区域模型、合并准则和合并顺序。依据遥感影像的目视解译原理,分析高分辨率遥感影像的特点,设计一种新的融合光谱、形状和空间位置的合并代价函数进行区域相似性度量。同时加入面积控制参数,使得区域在光谱值相同的情况下优先合并小区域。在合并顺序的改进中,以最优邻接链的形式来表达和获取局部范围的最小合并代价区域对,确保每次相互合并的区域都为局部最优。对QuickBird多光谱影像进行分割实验并与eCognition的分割结果比较,结果证明本文方法在分割精度上有优势,更符合人的视觉感知。     

泰森多边形区域高斯连接函数的遥感影像分割

为了更好地描述多光谱遥感影像波段间的相关性,提高影像分割的精度,该文提出基于区域高斯连接函数的遥感影像分割方法。(1)利用泰森多边形划分技术将影像域划分成若干泰森多边形,在此基础上,利用马尔可夫随机场(MRF)模型对标号场进行定义;(2)引进高斯连接函数建立影像子区域像素光谱测度的多变量统计模型,以表达影像特征场光谱波段间的相关性;(3)定义各模型参数的先验概率,在贝叶斯定理的架构下实现影像分割模型的建立;(4)采用M-H算法对分割模型进行模拟,并利用最大后验概率(MAP)得到最优分割。利用所提算法分别对模拟影像和真实影像进行分割实验,结果表明：该文所提方法可以更准确地描述影像波段间的相关性,更有效地提高影像的分割精度。     

基于边缘约束的高分辨率遥感影像分割算法研究

影像分割是面向对象影像分析的基础,已经发展出许多算法。随着遥感影像空间分辨率的提高,复杂的噪声和丰富的细节信息给影像分割带来了巨大的挑战。分水岭变换能够得到连续封闭的边缘,但存在严重的过分割现象,为了解决这个问题,本文提出Canny算子边缘约束下的分水岭分割算法。首先,对遥感影像进行分水岭变换和Canny边缘检测;以Canny边缘作为参考数据,以分水岭的结果和Canny算子检测出的边缘的重合度和相邻区域的特征差异为标准对分水岭图像进行区域合并,得到最终分割结果。实验结果表明,该算法能够有效解决分水岭变换的过分割问题,准确提取出主要地物目标的边界轮廓。     

标记分水岭算法及区域合并的遥感图像分割

传统的分水岭算法通常对梯度图像进行无标记分割，其结果是容易造成过度分割。本文采用了一种基于标记的分水岭算法，首先,利用Sobel边缘算子对原遥感图像进行梯度重建，获得梯度幅值图像，同时计算待分割区域的周长、面积和形态因子，并对其进行标记； 然后,利用距离函数图标定种子法和等值线跟踪法获得初始分割图像； 最后，利用改进的区域合并方法获得最终的分割结果。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于局域同质性梯度的遥感图像分割方法及其评价

提出了一种针对多波段遥感图像的快速分割方法.该方法首先对遥感图像进行量化,然后提取局域同质性梯度图像,进而利用快速分水岭变换进行初始分割,最后利用改进的区域合并方法获得最终的分割结果.利用Quickbird图像进行了相关的实验,并在像素数量误差准则的指导下进行了分割评价,结果表明所提出的方法是一种有效的遥感图像分割方法,在分割速度和精度等方面优于多分辨率分割方法.     

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。     

高分辨率遥感影像分割方法研究

在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。     

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。     

基于Wallis滤波器的异源遥感影像匀光方法

针对异源遥感影像由于辐射水平差异导致地物在相邻图像上亮度值存在差异的现象,分析了造成影像间色调差异的各种原因以及现有处理方法在进行影像间色彩平衡处理时存在的问题,实现了基于Wallis滤波器进行匀光的相关算法,并通过多组匀光实验取得了较好的色彩平衡效果。     

基于多时相遥感影像的海岸线变化监测研究

随着社会经济的高速发展,沿海经济带正发生着日新月异的变化,海岸线环境发生了巨大改变。利用遥感技术不受时间、空间限制的特点,研究海岸线变化监测,有利于掌握海岸线分布情况,监测海岸线沿线生态环境。本文是基于多时相遥感影像,开展辽宁省大陆海岸线变化监测研究。     

一种基于遥感影像疑似违法用地图斑提取方法的研究

土地执法监察是国土资源管理的一项重要职能,高分辨率卫星遥感影像数据在执法监察中的应用,加大了违法用地执法监察的力度,缩短了执法周期,为城市执法监察人员对城市违法用地情况进行调查、执法并监督提供数据保障。本文主要是介绍通过对两时相遥感影像数据进行分析比对,按照一定规则提取变化图斑,再结合土地利用现状和土里利用规划等现势数据,及时确定疑似违法用地图斑的方法。     

一种飞机目标的遥感识别方法

高空间分辨率遥感影像通常具有数据量大、背景复杂及地物占比较少等特点。如果直接将RCNN模型应用于高空间分辨率遥感影像目标识别,计算量大且效率低。级联AdaBoost算法识别率高、速度快,但又会产生较多的虚假目标。本文结合RCNN模型和级联AdaBoost算法,提出了一种由粗到精的飞机目标识别方法。首先使用基于HOG特征的级联AdaBoost算法快速提取飞机目标候选区域,然后利用基于卷积神经网络特征的SVM对飞机目标候选区域进行精细识别。试验表明,本文提出的方法在保证准确率的同时,还有效提高了计算效率。     

基于eCognition的遥感图像面向对象分类方法研究

随着高分辨率遥感图像越来越普及,传统的面向像元的图像分类方法不能满足对高分辨率遥感图像区域分类的需求,高分辨率遥感图像对图像处理的软件与硬件都有了更高的要求,因此,出现了相较于面向像元有着更高精度更为合理的面向对象分类方法,也更加适用于高分辨率遥感影像。本文通过采用面向对象分类的基本方法,运用eCognition软件,以山东省胶州市地区遥感影像为例,进行多尺度分割和面向对象分类。并用ENVI做监督分类,基于目视解译精度评定,对不同方法作出分析评价。结果表明:面向对象分类方法精度更高,更具有可靠性。     

基于遥感影像的城镇建筑物分类

震害损失主要是由建筑物损毁造成的,对城镇建筑物进行有效分类可以做好震害风险防范,通过遥感影像信息提取的方法对建筑物进行分类能提高工作效率.采用多分割图层及多尺度分割技术,利用特征库阈值分类与样本最邻近分类相结合的方法对遥感影像建筑物进行信息提取及分类.分类结果精度评价表明该方法优于利用单一分割图层样本最近邻分类结果,可...