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。     

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。     

高分辨率遥感图像道路分割算法

为了提高从高分辨率遥感图像(high-resolution remote sensing image,HRI)中提取道路信息的自动化程度和准确性,发展了一种HRI道路分割算法,主要包括光谱合并、边界合并和基于形状特征的道路区域提取等3个步骤。其中,前2个步骤是基于区域生长的图像分割算法。光谱合并综合考虑了区域的均值、方差等统计特征量,以提高分割精度;边界合并采用了基于矢量梯度的边界计算方法,以准确提取多光谱HRI中的边界强度;结合全局最优合并算法实现光谱和边界合并,以得到最优化的分割结果。在道路区域被完整分割出来的基础上,利用形状特征提取道路,采用圆形度特征区分道路和非道路。利用2景Orb View3多光谱图像进行道路提取实验的结果表明,该方法的道路提取结果总精度和Kappa系数分别在97%和0.8以上,明显优于SVM监督分类方法。     

基于多尺度空间分析的图像阈值分割方法

在通过一阶差分确定阈值的基础上,依据多尺度滤波思想,提出一种基于多尺度空间分析的阈值分割方法对图像进行分割。将该方法与其他分割方法进行了比较,证明了本文算法的有效性。     

一种基于灰度直方图的分割阈值自动检测方法

提出一种新的灰度直方图阈值点自动提取算法——最大落差搜索法。利用灰度直方图直观特点,计算统计直方图峰值和谷值。选取最大峰值点为基准点,其余峰值点到基准点区域中,任意非最大峰值点与区域中所有谷值点所形成的最大落差,选取最大落差集合中的最大值,对应该值的低谷值点即为分割阈值点。该方法能够准确得到分割图像的阈值。     

基于改进分块阈值的SAR图像分割算法

提出改进分块阈值的SAR图像分割算法,该算法不但能够充分利用图像的局部细节信息,而且利用子图像块上边和左边子图像块的统计特征,增加子图像块间的连续性限制条件。通过试验对比,证明本文提出的算法能够得到更好的分割效果。     

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.     

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.     

基于改进的区域增长算法的高分辨率影像分割

提出了一种基于区域增长的影像分割改进算法;该算法可以在区域增长的基础上进行区域合并和平滑最终改善影像分割的效果。通过实验结果显示:该算法对于高分辨率遥感影像分割效果较好。     

种子区域生长的高分遥感影像超像素分割

针对如何提升高分遥感影像超像素分割的精度与视觉效果问题,该文提出了一种基于种子区域生长(SRG)的超像素分割算法。该算法主要对超像素的生长过程进行了改进。在本文方法的超像素生长过程中,采用了一种充分利用光谱与形状信息的新度量标准,以有效搜索与种子适合合并的像素。该标准首先为斑块挑选在光谱上足够相似的像素,然后在这些像素中利用紧凑性异质性选择待合并的像素。为了定量评价算法的分割精度与视觉效果,定义了边界符合距离与平均斑块矩形度,并基于此发展了该文算法的参数选择策略。根据两景不同特点的高分遥感影像的超像素分割实验表明:本文方法在分割精度与视觉效果上均优于传统SRG与简单线性迭代算法。     

JSEG改进算法在多光谱遥感影像区域分割上的应用

图像分割是对图像进行感兴趣区域提取与识别的基础,是图像分析的关键步骤.基于区域分割的JSEG算法是一种既融合了颜色信息又融合了空间信息的图像分割方法,在普通图像和视频图像中都能得到良好的分割结果.将这一算法引入到遥感影像的分割中,并对其做出改进,使之适用于多光谱遥感影像和纹理特征复杂的遥感影像的区域分割.实验结果表明,该算法很好的解决了由于影像中复杂的地物信息而产生的不同区域边界模糊的问题.     

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。     

Hybrid region merging method for segmentation of high-resolution remote sensing images

Image segmentation remains a challenging problem for object-based image analysis. In this paper, a hybrid region merging (HRM) method is proposed to segment high-resolution remote sensing images. HRM integrates the advantages of global-oriented and local-oriented region merging strategies into a unified framework. The globally most-similar pair of regions is used to determine the starting point of a growing region, which provides an elegant way to avoid the problem of starting point assignment and to enhance the optimization ability for local-oriented region merging. During the region growing procedure, the merging iterations are constrained within the local vicinity, so that the segmentation is accelerated and can reflect the local context, as compared with the global-oriented method. A set of high-resolution remote sensing images is used to test the effectiveness of the HRM method, and three region-based remote sensing image segmentation methods are adopted for comparison, including the hierarchical stepwise optimization (HSWO) method, the local-mutual best region merging (LMM) method, and the multiresolution segmentation (MRS) method embedded in eCognition Developer software. Both the supervised evaluation and visual assessment show that HRM performs better than HSWO and LMM by combining both their advantages. The segmentation results of HRM and MRS are visually comparable, but HRM can describe objects as single regions better than MRS, and the supervised and unsupervised evaluation results further prove the superiority of HRM.     

Unsupervised evaluation-based region merging for high resolution remote sensing image segmentation

Image segmentation has a remarkable influence on the classification accuracy of object-based image analysis. Accordingly, how to raise the performance of remote sensing image segmentation is a key issue. However, this is challenging, primarily because it is difficult to avoid over-segmentation errors (OSE) and under-segmentation errors (USE). To solve this problem, this article presents a new segmentation technique by fusing a region merging method with an unsupervised segmentation evaluation technique called under- and over-segmentation aware (UOA), which is improved by using edge information. Edge information is also used to construct the merging criterion of the proposed approach. To validate the new segmentation scheme, five scenes of high resolution images acquired by Gaofen-2 and Ziyuan-3 multispectral sensors are chosen for the experiment. Quantitative evaluation metrics are employed in the experiment. Results indicate that the proposed algorithm obtains the lowest total error (TE) values for all test images (0.3791, 0.1434, 0.7601, 0.7569, 0.3169 for the first, second, third, fourth, fifth image, respectively; these values are averagely 0.1139 lower than the counterparts of the other methods), as compared to six state-of-the-art region merging-based segmentation approaches, including hybrid region merging, hierarchical segmentation, scale-variable region merging, size-constrained region merging with edge penalty, region merging guided by priority, and region merging combined with the original UOA. Moreover, the performance of the proposed method is better for artificial-object-dominant scenes than the ones mainly covering natural geo-objects.     

遥感影像并行分割的无缝拼接算法

针对影像数据分块并行处理造成的接边问题,该文基于构建缓冲区的方法提出了一种新的拼接算法。该算法只在每一个数据分块的右侧和下侧构建缓冲区,消除拼接线的原则是保证分割边界的准确性和拓扑关系的正确性。数据分块完成后采用并行的策略对第一个块进行分割,然后将每一块的分割结果与相邻的块进行拼接,在缓冲区内按一定规则判断各块分割对象是否保留并对拓扑关系进行检查,拼接完各块后并行输出对象矢量化后的结果。通过实验验证,该算法不仅保证了分割边界的准确性,而且能够处理大影像,提高了工作效率。     

观测数据采样化的遥感影像非监督分割

为了实现影像的自动化分割,提出一种利用非监督方式将观测数据采样化的遥感影像分割方法。该方法利用欧氏空间的概率分布建模采样数据和观测数据,并将其映射到黎曼空间,通过不断将观测数据转换为采样数据的方式实现影像的自动采样化。每次采样过程只需计算观测数据点到采样点的测地线距离,将距采样点测地线距离最小的观测数据转化为采样数据,以保证采样数据不断趋于该类数据的真实分割结果,同时使算法能够有效分割具有不同像素数的类别。将算法应用于模拟影像和真实遥感影像分割,对其分割结果以及传统基于统计、基于模糊的非监督算法和基于神经网络的监督算法相应分割结果定性定量的对比分析验证了该算法的有效性及可行性。     

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。     

Unsupervised segmentation of high-resolution remote sensing images based on classical models of the visual receptive field

Here, we describe an unsupervised segmentation method incorporating log-Gabor (LG) filters and a Markov random field (MRF) model for high-resolution (HR) remote sensing (RS) images, based on classical models of the visual receptive field. LG filters were utilised to model the receptive fields of the simple cells in the primary visual cortex and extract detailed features from HR–RS images followed by construction of image pyramid through wavelet decomposition to simulate the hierarchical structure of the visual sensing system. Finally, based on the original HR–RS images, their detailed features and the image pyramid, the MRF image segmentation model was applied to obtain the final segmentation result. Real HR–RS images were used as experimental data to validate the proposed method, both qualitatively (visually) and numerically (with the overall accuracy and Kappa index).The experimental results indicate that the proposed method is effective, feasible and robust to noise.     

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。