非参数吉布斯模型和多波段遥感影像纹理分割方法研究

提出了一种新型的基于概率的非参数Gibbs模型,并建立了光谱空间-二维影像空间的映射关系,通过多级光谱编码策略实现了多波段遥感影像的纹理分割。     

基于马尔柯夫随机场的多波段遥感影像纹理分割研究

利用马尔柯夫随机场（MRF），对光谱矢量在二维空间的映射模式予以描述，建立了基于马尔柯夫随机场的多波段纹理模型，提出了在多波段遥感影像中吉布斯（Gibbs）分布势函数和吉布斯参数的计算方法，并提出了一种迭代修正的多波段遥感影像纹理分割方法。     

一种基于马尔科夫随机场模型的彩色纹理图像分割

提出了一种基于Gabor滤波和马尔科夫随机场的彩色纹理特征图像的分割算法。首先对色彩和纹理特征进行了分析,将RGB色彩空间非线性变换到CIE-LUV空间,构造颜色的特征向量;然后对原始彩色图像进行Gabor滤波和高斯平滑处理,得到恰当表示原图像的灰度纹理图像;再对原图像建立MRF分割模型,结合色彩和纹理信息,运用贝叶斯理论和迭代优化算法估计最大后验概率(MAP)。实验表明,本文方法可以有效地实现图像分割。     

基于MRMRF的多光谱纹理影像分割方法

提出了一种新的基于多分辨率马尔可夫场(multiresolution Markov random field,MRMRF)模型的小波域多光谱纹理影像分割方法。该方法采用可变的权重参数连接小波分解的多尺度特征场和标记场,通过直接映射,将上一尺度的分割结果作为下一尺度的初始结果,最细尺度上的分割结果作为算法的最终分割结果。实验表明,本文算法能够降低多光谱纹理图像分割的错误率。     

结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类

地物具有多尺度的特点,单一尺度难以准确描述遥感影像包含的地物纹理信息。利用我国自行研发的高分一号遥感影像数据,采用灰度共生矩阵对第一主成分进行纹理特征提取,利用Jeffries-Matusit距离选择多尺度组合,并通过单一纹理结合多光谱数据的分类精度,以及纹理特征间的相关性,最终选择多尺度纹理特征组合进行面向对象分类。研究结果表明:结合多尺度纹理特征组合的面向对象GF-1影像分类能有效提取地物信息,总体分类精度达到81.75%,Kappa系数0.78。     

纹理模型法用于影像纹理分类

在分析分形维和马尔可夫随机场两种主要纹理模型法的基础上,提出了先用马尔可夫随机场方法进行纹理分类,再用分形维方法对那些具有相同马尔可夫随机场模型及参数值相近的纹理影像进行分类的方法。     

区域多尺度马尔可夫随机场的遥感影像分类

多尺度分析技术广泛应用于高分辨率遥感影像的特征提取和建模。分解层数受制于影像的大小,下采样小波变换实现的影像多尺度表达难以描述大范围的空间模式,导致分类结果出现"胡椒盐"现象;面向对象的影像分析技术虽避免了"胡椒盐"现象,但由于仅利用了单尺度的的特征,也难以描述影像多层次的空间模式,导致分类精度较低。为改善分类结果中的"胡椒盐"现象和提高分类精度,提出了一种结合区域多尺度遥感影像分割和马尔可夫随机场的分类方法。首先,获得原始影像过分割区域,依据区域内亮度均值以及区域间的共享边界长度信息,提取影像低频和高频特征,采用该低频特征波段代替原始影像,重复分割与特征波段提取过程,形成影像的区域多尺度表达。然后,以原始图像为初始尺度,以分割区域为处理单元,以更细尺度分类结果为标记场先验,以当前高频特征建立特征场,逐层分类、投影,获得最终尺度分类结果。合成纹理影像和多光谱遥感影像的实验表明:相比于小波域多尺度建模方法和单尺度区域建模方法,本文提出的方法可以有效提高分类精度,并避免"胡椒盐"现象的产生。     

纹理模型法用于影像纹理分类

在分析分形维和马尔可夫随机场两种主要纹理模型法的基础上,提出了先用马尔可夫随机场方法进行纹理分类,再用分形维方法对那些具有相同马尔可夫随机场模型及参数值相近的纹理影像进行分类的方法。该方法不仅能提供出影像纹理的纹理基元,还能给出影像粗糙性、自相似程度,减少了纳伪误差。     

基于遗传算法的影像纹理分类

阐述了遗传算法的基本原理,提出与马尔柯夫随机场相结合的遗传算法在影像纹理分类中的应用。通过对４种纹理取样的实验,表明这种影像纹理分类方法可以提高分类的正确率。     

纹理频谱分析的高分辨率遥感影像最佳尺度选择

基于对纹理频谱的分析提出了一种高分辨率遥感影像最佳尺度的选择方法。首先,分析四种典型地物在傅里 叶变换频域的频谱响应特性。然后,采用点扩散函数对原始影像进行尺度扩展,进而根据地物纹理的径向与角向曲线 随尺度扩展的变化选择最佳尺度。最后,通过分析四种地物在6个尺度下的纹理特征可分性,说明本文方法能客观反映 出地物的尺度效应,具备最佳尺度选择的可行性。利用支持向量机对QuickBird全色影像进行面向对象的分类,实验结 果表明在最佳尺度下可取得较高精度。     

基于MRF参数的纹理识别的线性规划法

介绍了基于MRF参数的线性规划法纹理识别的原理和单纯形算法。通过对7种从航空像片上采集的典型纹理的分类实验表明,平均正确识别率为0.94,平均正确拒绝率为0.92。     

基于Wold特征的遥感图像的分割

马尔可夫随机场模型是一种较好的纹理模型，但由于它是一个低阶的纯随机模型，因此用于图像分割时，区分相近纹理的能力仍然有限。将结合2维Wold分解技术来对遥感图像进行分割，通过调整不同性质谱分量的比例关系，放大相近谱峰值之间的差别，从而有利于Harmonic滤波器的信号选取，改善低阶马尔可夫分割场模型不能刻画结构性纹理的缺点。实验方法对城区目标进行提取，结果表明该方法的有效性优于纯Markov随机场所采取的分割方法。     

卫星遥感影像纹理分析与分形分维方法

讨论了影像纹理分析的分维估计原理和具体方法,提出了多波段影像纹理概念和实施方法,介绍了以所述原理进行基于分维估计的单波段和多波段影像纹理分析试验的结果。     

视觉感受与Markov随机场相结合的高分辨率遥感影像分割法

鉴于视觉感受对外界强大的感知与识别能力,模拟视觉神经感知的工作机制,并结合Markov随机场模型,提出一种影像分割方法。首先,分析视觉感知系统的工作机制,将其特性归纳为等级层次性、学习能力、特征检测能力和稀疏编码特性,继而利用小波变换、非监督聚类、特征分析和Laplace分布模拟视觉工作机制,然后结合Markov随机场模型实现高分辨率遥感影像的分割。通过不同卫星的真实遥感影像进行了相关试验。试验结果表明本文提出的方法在高分辨率遥感影像分割任务中有非常良好的表现。     

一种面向对象的遥感图像多尺度分割方法

在分水岭分割算法的基础上,分析了分割后各个对象的性质及特点;在初分割的基础上,建立了各个对象之间的拓扑关系;再运用异质性最小的方法实现了区域合并,最终实现了图像的多尺度分割。     

一种基于马尔可夫随机场的影像纹理分类方法

针对纹理影像先估计出其马尔可夫随机场参数,后运用多元统计分析中模糊聚类分析的数学方法进行定量分类,从而为解决划分上的不确定性现象找出描述方法,获得客观的分类结果。