判断数据适合分级方法的理论分析

通过分析几种常用的分级方法,找到它们适合的数据,并基于最优分割分级提出一种新的分级方法。实验表明了方法的有效性。     

融合高程信息的低空遥感影像SLIC分割和区域合并方法

针对SLIC分割算法在进行遥感影像分割时未考虑高程信息,导致某些地物分割效果欠佳的问题,本文提出了融合高程信息的遥感影像SLIC超像素分割与基于高程分级的双阈值区域合并方法。首先,在初始聚类分割阈值中引入高程信息,以获得对光谱梯度和高程梯度都具有一定依赖性的初始分割结果;然后,在预分割的基础上采用邻域数组的数据结构,将不同区域的光谱信息加权结合高程信息建立相似性度量;最后,设置分级的高程阈值,根据不同的区域间高差设置不同的合并阈值权重进行区域合并。利用融合高程信息的低空遥感影像数据及国际摄影测量与遥感协会提供的数据集进行所提方法验证,结果表明,在基于光谱信息的超像素分割与区域合并方法中引入高程信息,取得了良好的分割结果。     

极差数据在统计专题图中的可视化表达

统计数据是地图的重要补充数据,对常规统计专题地图来说,可视化表现手段和方法已比较成熟,但在处理差额较大数据时往往达不到比较理想的效果。通过对统计专题地图性质及用途的分析,研究和总结了适宜不同的制图要素和不同的用图对象的极差数据可视化表达的方法。     

几何特征与神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法

室内三维点云数据精准语义分割是实现深层次室内空间应用的基础。针对现有三维点云数据语义分割方法存在目标不完整和不一致的问题,本文提出了一种几何特征与深度神经网络联合优化的室内三维点云语义分割方法。该方法首先利用深度学习实现室内结构信息语义标签的初步提取,然后利用几何与颜色特征的点云分割方法对原始数据进行精确分割,最后利用概率模型将深度学习语义分割结果与几何分割结果进行交叉融合,实现语义分割结果的联合优化。基于开放数据集对本文提出的分割方法进行了精度和有效性验证,分别采用室内场景简单到复杂的三组室内点云数据进行了测试,试验结果表明,本文提出的方法能够有效提升室内三维点云语义分割精度。     

基于数据场的图像分割方法初探

分析了数据场的基本原理,提出了一种基于数据场的图像分割方法。该方法在原有图像分割方法基础上实现了可视化基础上的分割,通过实验,并根据图像分割效果定性定量角度的分析,论证了该方法的可行性和有效性。     

基于多维欧氏空间相似度的激光点云分割方法

点云数据分割是对激光扫描(LiDAR)场景进行三维重建的基础。针对现有基于边界、表面或聚类的点云分割方法中存在的分割不足或过度分割问题,提出了一种基于多维欧几里德空间相似度的点云数据分割方法。通过计算激光点的法向量,结合点云的光谱特征进行数学变换,计算激光点在多维空间中的欧氏距离,比较邻近点间的相似性,最终完成对激光点云数据的分割。该方法解决了常用点云分割中几何特征和光谱特征无法同时使用的问题,融合了几何分割和颜色分割的两方面优势,提高了点云分割精度。采用2组数据分别比较了基于几何特征、光谱特征和多维空间相似度的3种不同分割算法的分割结果,实验结果验证了该方法的可行性和实用性。     

使用超像素编码的交互式影像语义分割方法

为了提高语义分割数据集的标注效率,研究人员提出了使用点击正负样本区域的交互式语义分割方法。然而,现有交互信息编码方式并未考虑图像上下文结构信息,当用户交互信息（鼠标点击位置）质量较差时,例如位于物体边缘附近时,易出现分割结果错误。针对该问题,本文提出结合超像素分割的交互信息编码方式。在遥感影像及医学影像数据集上的实验表明,结合超像素的交互信息编码方式,可有效提高交互式语义分割的效果,特别是在交互信息质量较差的情况下。     

基于并行预分割的高分辨率遥感影像多尺度分割

分析高分辨率影像多尺度并行分割过程中数据分块间会产生“分隔线”的问题,发展了一种基于并行预分割的多尺度分割方法避免了“分割线”的产生,消除了其所带来的种种问题。实验结果表明：通过合理的阈值设置,并行预分割所得到的影像对象基本准确,最终分割也取得了较为理想的结果;且对于多种尺寸的遥感影像,基于并行预分割的影像分割过程相对于并行算法实施之前,效率都有了显著提升。     

面向对象土地利用信息提取的多尺度分割

以往面向对象影像分析的分割尺度主要依靠经验并结合目视来进行选择,带有一定的主观性.本文针对利用高分辨率遥感影像进行土地利用信息提取的目的,采用面向对象的方法完成了两个典型实验区域的多尺度分割.主要研究了分割参数的选择;重点提出了一种最优分割尺度计算模型.结果表明,此模型计算最优分割尺度方便快捷,而且计算出的最优分割尺度...     

一种基于多尺度分割的遥感影像地物分类方法

面向对象分类方法能够解决基于像素分类方法带来的"椒盐噪声"缺点,并能利用分割单元构建对象特征空间,从而提高分类精度。常规的面向对象分类通常会设定经验或最优分割参数,在此基础上进行面向对象遥感影像分类。然而,不同地物具有不同最优分割参数,这样会导致地物分类精度不佳。因此,采用分割参数分级化思想,使用大、中、小尺度进行分阶段分割,首先对水域和浓密植被进行分类,然后再对其他地物进行细分,能够有效提高分类精度。通过对南京市Landsat-8卫星的OLI影像进行实验,试验证明,本方法在精度和分类效率上具有一定优势,在实际工作中可以提供借鉴。