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在遥感影像检测中,一般采用多变化阈值来提高检测精度,但会导致运算量的增加。为解决该问题,提出利用粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测新方法。首先采用影像差值法构造差异影像;然后提出利用粒子群和多阈值指数熵的遥感影像分割方法,并将其用于对差异影像进行分割获取变化区域;最后对选取的实验数据进行变化检测,并与基于模糊C均值、双阈值指数熵、三阈值指数熵的非监督变化检测方法进行比较。实验结果显示,提出的变化检测方法其精度为94.77%,本案方法是一种有效地、可靠的遥感影像变化检测方法。 相似文献
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最大类间方差法是图像分割中一种常用的阈值分割方法,对于单阈值分割具有显著的效果,但是对于多阈值分割,计算复杂度大、耗时较多。本文将粒子群优化算法与最大类间方差法结合,提出了一种新的图像分割方法,该方法利用粒子群优化算法的寻优高效性,并由灰度图像的最大类间方差值作为适应值,搜索最优分割阈值,实现图像的多阈值分割。实验结果显示,新方法大大缩短了寻找最优阈值的时间,降低了运算复杂度,提高了图像分割速度,说明基于粒子群优化算法的图像分割算法是可行的、有效的。 相似文献
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首先,定义了灰度熵并导出了相应的二维灰度熵阈值选取公式;其次,利用高速收敛PSO算法寻找二维灰度熵法的最佳阈值,并采用递推方式避免迭代过程中适应度函数的重复计算;最后,将二维灰度熵的运算转换到两个一维空间上,计算复杂度由O(L2)进一步降为O(L)。实验结果表明,与基于粒子群的二维最大Shannon熵法相比,所提出的两种方法的分割效果具有明显优势,且运行时间大幅减少。 相似文献
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一种基于人工免疫的图像分割算法 总被引:4,自引:1,他引:4
提出了二维熵图像分割的人工免疫算法。在遥感高分辨率图像上的实验显示,该算法不仅能准确搜索到最优阈值对,而且计算时间只有传统算法的1.8%。该算法也验证了人工免疫思想用于图像分割的可行性和有效性。 相似文献
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图像分割是处理恒星星图的基本问题之一,也是确保野外高精度天文测量精度的关键步骤。图像分割的重点是图像二值化,对于星图的复杂星空背景,传统的阈值分割算法难以将星点目标从背景中提取出来。针对徕卡视频测量机器人TS50i拍摄恒星星图的小视场、单星点、弱目标和单峰性的特点,首次提出了运用一维最大熵法对星图进行阈值分割。对比分析了常用的几种阈值分割算法,通过对分割结果的比较和定量分析,验证了一维最大熵法能够在充分保留图像信息的同时,对TS50i图像达到具有良好的二值化处理效果。基于大量实拍星图背景的仿真试验表明,以该算法为基础的星点提取算法的准确性和可靠性得到验证,星点提取精度较野外一等天文测量精度要求高一个数量级,可以满足野外高精度天文测量的需求。 相似文献
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Tsallis熵和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割 总被引:1,自引:1,他引:1
为了解决海洋表面溢油监测中合成孔径雷达(SAR)图像分割精度不高的难题,提出一种基于Tsallis熵多阈值分割与改进CV(ChanVese)模型相结合的海面溢油图像分割方法。首先采用基于Tsallis熵的多阈值选取算法对海面溢油图像进行粗分割;然后分别将得到的溢油区域和溢油粗略轮廓作为CV模型的局部区域和初始轮廓,以降低CV模型的场景复杂度及其对初始条件的敏感性。CV模型仅考虑了图像各区域的均值信息而没有考虑图像的局部信息,尽管能够得到渐进型边界图像,但其分割结果存在误差。本文采用了加入移动因子的改进CV模型降低分割误差,提高收敛速度。实验结果表明,提出的海面溢油SAR图像分割方法具有分割边界定位准确、运行高效和无需设置初始条件等优点。 相似文献
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Contourlet变换和Tsallis熵的多源遥感图像匹配 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种利用Contourlet变换、Tsallis熵和改进粒子群优化的多源遥感图像匹配算法。在分别对参考图像和目标图像进行Contourlet分解的基础上,以基于Tsallis熵的互信息量作为相似性度量准则,利用改进的带极值扰动的简化粒子群优化算法对低分辨率的遥感图像进行匹配操作,逐级上推,最终实现全分辨率情况下多源遥感图像的匹配。实验结果表明,与常用的遥感图像匹配算法相比,该算法匹配精度高,稳健性好,且运算量大幅减少。 相似文献
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传统基于约束非负矩阵分解NMF(Nonnegative Matrix Factorization)的高光谱端元提取算法一般存在两个问题:一方面,以固定惩罚系数方法处理端元提取的约束优化问题,难以较好权衡目标项与约束项间的关系,影响提取效果;另一方面,求解过程通常基于梯度算法,依赖于初始值和步长的设定,容易陷入局部最优。针对这些问题本文提出约束NMF框架下高维自适应粒子群端元提取算法HAPSO(High-dimension Adaptive Particle Swarm Optimization)。该算法在端元距离最小约束的NMF框架下,利用粒子群算法PSO替代原梯度算法以增强全局搜索能力;采用高维PSO方法解决了多波段高维问题,并结合种群信息构建自适应惩罚机制以实现端元提取中目标与约束的合理权衡。通过模拟影像和真实影像的实验,证实该算法与传统的NMF端元提取算法相比能够更合理地权衡约束和避免局部最优,具有较好的端元提取效果。 相似文献
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粒子群优化神经网络的土壤有机质高光谱估测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对提高土壤有机质高光谱估测精度的问题,该文对山东省泰安市的92个棕壤样本进行光谱去噪,剔除异常样本处理后,对光谱反射率进行11种变换,发现一阶微分变换最佳;然后计算土壤有机质含量与变换后光谱反射率的相关系数,选取5个特征波段,分别利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机、粒子群优化神经网络4种方法建立土壤有机质含量高光谱估测模型并进行精度比较。实验结果表明,多元线性回归、BP神经网络、支持向量机和粒子群优化神经网络模型的决定系数R2分别为0.520 3、0.665 4、0.735 0和0.853 0,均方根误差分别为2.12、1.99、1.45和1.08。研究结果表明,粒子群优化神经网络的反演精度高、稳定性强,可有效提高土壤有机质的光谱估测能力。 相似文献
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Yilan Liao Wenwen Chen Kaichao Wu Dongyue Li Xin Liu Guanggang Geng Zheng Su Zheng Zheng 《Transactions in GIS》2017,21(5):969-983
The Domain Name System (DNS) is an essential component of the functionality of the Internet. With the growing number of domain names and Internet users, the growing rate and number of visit quantity and analytic capacity of DNS are also proportional to the Internet users' size. This study (based on the analysis of access popularity and the distribution of massive DNS log data) aims to optimize the configuration of the DNS sites, which has become an important problem. The ArcGIS software is used to show the temporal and spatial distributions of visit source of DNS logs. This study also analyzes the influence of different sites and the dependence on DNS service in different regions of the world. This information is important to further decision‐making on new DNS site selection. This article proposes new DNS site selection solutions, using particle swarm and multi‐objective particle swarm optimization algorithms for one new site and multiple sites, respectively. The results from particle swarm optimization, genetic, and simulated annealing algorithms were compared and experimental results confirmed the correctness and effectiveness of the proposed methods. The proposed methods could also be extended to solve other layout related issues, such as onsite facility layout and road network optimization. 相似文献
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JSEG改进算法在多光谱遥感影像区域分割上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献