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。     

基于数学形态学的IKONOS多光谱图像分割方法研究

利用数学形态学方法,研究与探讨了IKONOS多光谱图像的分割技术.提出一种结合图像边缘特征和纹理特征的混合分割新算法.在高分辨率多光谱遥感图像K-L变换的基础上,采用多尺度多方向形态学梯度算子提取边缘特征.应用数学形态学滤波及局部方差统计特征对图像对象进行标记,最后采用强制最小过程,进行标记控制的分水岭分割.研究结果表明,提出的分割算法优于仅利用边缘特征的分水岭分割算法,同时,该算法能较好地解决分割过程中存在的过分割与欠分割问题,是一种适合高分辨率多光谱遥感图像的分割算法.     

一种基于相位一致的高分辨率遥感图像特征检测方法

精确检测图像边缘特征是进行高分辨率遥感图像分割和识别的关键。空域特征检测算子以解决阶跃形边缘为主,得到的边缘特征对图像的亮度和对比度敏感。本文引入了一种基于频域相位一致的图像特征检测方法,该方法对遥感图像亮度和对比度具有不变性,同时适用于多种边缘特征的检测。使用Log Gabor小波计算IKONOS Pan图像的相位一致多尺度梯度,对农田、道路和厂房等典型地物进行特征检测的结果表明,相位一致算法对图像局部亮度和对比度不敏感;并且对线形物体产生单线响应,不似空域检测算子产生双线响应。最后考察滤波器尺度和方向参数变化及添加高斯噪声对检测结果的影响,发现相位一致算法无需先使用低通滤波去除噪声,因而具有更稳定的特征定位精度;并且抗噪声干扰的能力强,检测结果不会因为噪声而出现波动。基于相位一致的遥感图像不变特征提取,为高分辨率遥感图像的分割和对象识别提供了基础。     

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。     

基于改进超像素和标记分水岭的高分辨率遥感影像分割方法

影像分割是高分辨率影像面向对象分析中的关键步骤,对信息提取精度起到至关重要的作用。为提高高分辨率遥感影像面向对象算法分割性能,提出一种改进超像素和标记分水岭的分割方法,包括特征融合、超像素初分割、控制标记符的标记分水岭再分割3个主要步骤。在超像素初分割阶段,利用高分辨率遥感影像纹理特征突出的优势,结合颜色空间、空间位置信息以及相位一致性纹理特征等信息提出一种新的距离测度计算规则,按照符合颗粒形状的圆形邻域进行搜索相似点,对影像进行超像素粗分割,并标记超像素斑块;计算超像素分割后每个斑块的灰度值,超像素分割后的影像重建,利用形态学的扩展技术提取局部极小值控制分割区域的数量,对传统数学形态学分水岭分割算法产生的过分割进行优化改进;对重建的影像进行高斯滤波,然后采用控制标记符分水岭算法对重建后的影像进行再分割,得到多尺度综合分割结果。在实验部分,利用资源三号卫星影像和机载航空影像验证本文提出方法,基于准确率和召回率定量评价分割精度,并将本文方法与其他分割方法的结果进行比较,证明本文提出方法的分割有效性。     

高分一号多光谱遥感数据的面向对象分类

文章针对高分一号(GF-1)高分辨率遥感数据,提出了一种基于多特征的面向对象遥感图像分类算法:首先,对GF-1卫星数据进行分水岭分割,并利用仿射不变矩形状特征算子获得遥感图像的几何特征;其次,利用主成分分析和灰度共生矩阵获得遥感图像的纹理特征;然后,基于多特征数据进行均值漂移滤波,并利用自动标记分水岭分割方法实现遥感图像分割;最后,结合基于像元的最大似然监督分类结果做投票分类处理,从而实现面向像元与面向对象相结合的遥感数据分类.以高分一号遥感数据进行分类实验,结果表明:本文方法可有效地提高遥感图像分类精度.     

粗糙集高分辨率遥感影像面向对象分类

面向对象的高分辨率遥感影像分类已受到研究者们的广泛关注。本文提出一种基于粗糙集理论的面向对象分类方法以区分高分辨率遥感影像上的不同地物。首先,利用基于相位一致梯度与前景标记的分水岭变换进行影像分割,提取图像斑块;然后,利用Gabor小波提取斑块的纹理特征,进而根据粗糙集理论提取纹理分类规则;最后,在对象光谱特征的初步分类结果,根据纹理分类规则得到最终结果基础上。依据粗糙集理论只能处理离散属性数据,本文重点提出一种适用于面向对象分类的连续区间属性离散化方法。实验表明本文方法可取得较好分类结果与较高分类精度。     

结合颜色直方图和LBP纹理的遥感影像分割

提出了一种结合颜色直方图特征和LBP纹理特征的高分辨率遥感影像分割方法。首先对梯度图像进行双阈值联合的自适应标记,进而通过快速分水岭变换来获得初始分割结果,然后以一种结合颜色直方图特征和LBP纹理特征的区域相似性度为指标对初始分割区域进行合并获得最终的分割结果。通过在高分辨率遥感影像上的分割对比实验,证明了该方法能充分利用遥感影像的光谱和纹理信息,分割效果良好。     

结合支持向量机与粒度计算的高分辨率遥感影像面向对象分类

结合支持向量机技术与基于粗糙集的粒度计算,提出一种新的高分辨率遥感影像面向对象分类方法.首先,采用相位一致模型得到QuickBird全色影像的梯度图,并利用扩展最小变换技术获取地物目标的前景标识,进而采用强制最小技术重建梯度.在此基础上,采用分水岭变换得到较佳分割效果.然后,从多光谱波段数据中提取对象的光谱特征,并用G...     

结合光谱和纹理的高分辨率遥感图像分水岭分割

针对遥感图像分割时仅利用光谱信息容易造成过分割和边缘定位不准的问题,提出一种结合光谱强度和纹理信息的遥感图像分水岭分割算法。首先分别提取图像的光谱梯度和纹理梯度,提出一种改进双边滤波模型,滤除图像中的噪声的周时,采用了一种局部的平滑尺度,能够有效消除纹理信息,借助于滤波算法,分别对原图像和Gabor纹理特征图像进行平滑处理,利用边缘检测算子得到光谱梯度和纹理梯度。最后利用形态学膨胀方法进行融合融合,使用分水岭变换对图像分割。用三幅高分辨率彩色遥感图像数据进行实验,并与JSEG（Joint Systems Engineering Group）和多分辨率分割方法进行比较,结果表明该方法具有较高的边界定位准确性,同时降低了过分割和欠分割现象。     

利用小波变换的高分辨率多光谱遥感图像多尺度分水岭分割

为了减少仅用分水岭变换而导致的过分割问题,本文提出利用小波变换的多尺度处理方式用于融合后多光谱QuickBird图像的分割。整个分割过程包括多尺度图像表示、图像分割、区域合并和结果映射等过程。首先,依据原始图像的大小确定分解尺度并用小波变换产生各波段的低尺度图像。采用相位一致模型提取各近似系数的梯度,并逐尺度地融合各梯度图。分析不同尺度下的不同地物的局部梯度方差,以选择最佳的小波分解尺度。然后,通过移动阈值与扩展最小变换,利用多层次标记提取方法标记均质区域。进而,在梯度重建的基础上利用标记分水岭变换得到分割图像。其次,采取空间相邻关系、面积、光谱与纹理等多约束策略,以搜索最小合并代价的方式合并最初分割区域中的邻接区域对。最后,修改细节子图并进行小波逆变换将最初分割结果投影到更高尺度图像,同时处理边界上的像元以保持区域边界直至原始图像。实验结果表明本文方法不仅能够用于高分辨率多光谱遥感图像的分割,而且缓解了过分割问题且取得了较准确的分割效果。     

基于标记分水岭分割的高分辨率影像水体信息提取

提出一种基于标记分水岭分割的高分辨率卫星融合影像提取水体信息的方法。首先采用pansharpening 融合法获得光谱扭曲小的高分辨率卫星融合影像;其次利用标记分水岭算法对高分辨率卫星融合影像进行分割;最后在分割基础上利用水体指数模型提取水体信息。采用QuickBird高分辨率遥感影像数据试验,与eCognition多尺度分割提取水体方法的结果相比,表明本文方法更快速有效,具有实用推广价值。     

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。     

结合光谱相似和相位一致的高分辨率影像分类

针对面向对象分类结果存在“平滑地物细节”的问题,该文提出顾及光谱相似性和相位一致的高分辨率影像分类方法。该方法首先采用顾及光谱相似性的相位一致的模型方法来获得边缘相应幅度,再采用自动标记分水岭算法对影像进行初分割;顾及相邻分割对象的空间位置、形状、面积等特征的多重约束,提出相邻分割对象合并代价函数模型,对分割结果进行优化,最后结合支持向量机(SVM)对分割对象进行分类。结果表明,本文方法在提高高分辨率影像分类精度的同时,还能保持地物细节。     

高分辨率遥感图像频域特征提取与图像分割研究

遥感图像分割是面向对象识别的关键,论文基于频谱分析理论与频域滤波方法,对IKONOS卫星图像的特征提取与图像分割技术进行了研究,根据振幅和相位信息提取遥感图像的纹理和边缘特征,并提出多频段标记算法实现了结合纹理和边缘特征的图像分割.论文主要研究内容与结论包括:     

基于最小核值相似区算法的高分辨率遥感图像分割方法

采用最小核值相似区算法(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus,SUSAN)计算QuickBird图像的梯度,并采用标记控制的分水岭变换(Watershed Transform,WT)算法分割图像,取得了较好的结果.SUSAN方法能有效地检测图像梯度,对噪声不敏感;...     

基于分水岭变换的遥感影像面向对象多尺度分割算法研究

面向对象多尺度分割技术建立一种基于多尺度分割、逐级分层提取地物边界的方法。并基于这一思想,提出基于分水岭算法和异质性最小区域合并算法相结合的快速分割方法。试验表明,该方法能快速准确地获得高分辨率遥感图像的分割结果。     

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。     

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。     

基于 GVF 和 Snake 模型的高分辨率遥感图像四元数空间道路提取

基于Snake模型的优势及缺陷,提出一种高分辨率多光谱图像道路提取方法。通过建立多光谱图像信息的四元数表达式,解决Snake模型应用于多光谱图像的局限性;通过多光谱图像四元数空间标记分水岭分割,获取道路初始轮廓,解决道路初始边界设置问题;通过梯度矢量流模型迭代求解,解决道路凹陷位置逼近问题,最终实现道路提取。用QuickBird 高分辨率多光谱遥感数据验证方法的可行性,与直接采用Snake 模型进行道路提取结果相比,本文所提出的方法对于高分辨率影像上的高等级道路提取具有较好的精度。