点云分割方法性能评价与对比分析

针对原理相似,但空间邻域类型、相似性准则不同导致的基于区域生长的点云分割方法对同一数据具有不同分割效果的问题,该文介绍了现有的5种基于区域生长的点云分割方法的基本原理.5种方法可以归纳为两种分割过程,即逐点生长和表面生长.所采用的分割准则包括法线向量夹角、点到拟合平面距离和曲率等.另外,不同的分割方法采用不同的分割策略,即使在使用相同的生长准则情况下,仍然会得到有显著差别的分割结果.实验结果表明,区域生长过程中采用RANSAC优化的邻域与法线向量的方法可以有效解决平面相交区域次优分割、过分割问题,而且该方法仅使用法线向量夹角生长准则即可得到较好的分割效果.     

微循环图像的预处理与分割

介绍了微循环图像预处理的方法，并提出了一种改进的快速区域种子像素填充算法。实验表明，填充算法运算速度快，所需空间少，适合于一般的图像处理与图像识别。     

影像分割的城市不透水面信息提取

针对线性光谱混合分解在端元选取中的不足,该文提出了结合影像分割的线性光谱混合分解不透水面估算模型。选取植被、高反射率、低反射率、土壤4种端元,利用线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解两种模型,以2010年的TM5遥感影像为数据源对哈尔滨市主城区的不透水面进行估算,并对两种模型进行了对比分析。研究结果表明:线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解的平均绝对误差分别为19.84%和14.76%,说明结合影像分割的线性光谱混合分解模型比线性光谱混合分解方法的估算精度高。     

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。     

图象分割中随机噪音的影响

该文在生成的灰度图象上加上随机噪音，用最大后验（ＭＡＰ）估计方法、模糊Ｃ－均值方法和Ｏｔｓｕ阈值方法进行了分割计算，对结果进行了对比分析，绘出了分割随噪音的标准差变化曲线，对噪音图象使用了不同的滤波方法处理之后，并进行计算。     

地图模式识别的主要研究内容

地图模式识别是实现扫描方式地图自动数字化的核心技术，它对建立地图数据库，以及ＧＩＳ的数据快速采集具有非常重要的意义。本文从地图模式信息的获取、预处理、分类特征的提取、定位分割和自动识别等方面论述了地图模式识别的主要研究内容。     

改进分数阶达尔文粒子群的多Renyi熵图像分割算法

针对智能优化图像分割算法易陷入局部最优、分割精度不高等问题,本文融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和二维Renyi熵多阈值,提出了一种新的多阈值遥感图像分割算法。算法利用粒子自身进化信息来定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次a系数以实现精确计算和快速收敛;根据局部最优概率因子对局部最优位置进行Levy飞行随机扰动以提高算法跳出局部最优的能力;同时将二维Renyi熵单阈值扩展到多阈值分割上,并结合改进的分数阶达尔文粒子群算法,将二维Renyi熵多阈值应用于遥感图像分割中仿真结果表明,与其他2种智能优化分割算法相比,本文分割算法在细节处理和分割精度上均有明显优势,在PRI上至少提升7.27%、VOI至少降低6.5%、GCE至少降低10.4%.     

待识地图目标的定位分割

本文着重讨论扫描地图图像中待识地图目标的自动定位与分割方法,并对人机交互的定位与分割技术作了简单介绍。     

视频对象分割及跟踪方法研究

讨论和分析了视频对象全自动提取及后续帧中的跟踪过程及采用的方法,对其算法、分割性能和结果进行了比较和评述。并结合Hausdorff和Snake跟踪器,对初始对象轮廓进行跟踪。结果证明,这种跟踪方法能有效地解决对象被遮挡和形变以及背景移动的问题。     

一种基于对象和多种特征整合的分类识别方法研究

遥感图像空间分辨率的提高，为目标物的纹理特征和形状特征的提取提供了客观基础，同时也使得传统的基于像元的分类识别方法受到了严重的挑战。因此，需要对传统的方法进行改进或发展新的方法。本文采用面向对象的分析思想，通过图像分割和分割对象的矢量化等一系列的预处理，并在此基础上实现了目标形状信息的提取，最后综合利用光谱特征和形状特征应用模糊分类器实现两种典型的人造目标的分类提取实验。识别的精度评价主要通过目视解译完成。分析表明，形状信息的提取大大丰富了目标识别的特征库，尤其在感兴趣目标与背景物具有相近的光谱反应而形状特征有明显差异的条件下，这种利用光谱与形状特征整合的提取方法能够大大提高目标的识别精度。