改进Otsu与形态学相结合的水体信息提取北大核心CSCD

水体提取对于洪涝灾害评估有着重要的意义。针对传统的Otsu分割阈值会偏向方差大的一类,因此分割结果包含大量的伪水体,给后续处理增加了极大困难的问题,提出目标权重改进的Otsu和结合高程连通标定的形态学优化方法。通过实验证明,基于目标权重改进的Otsu可以有效地平衡分割阈值,计算的分割阈值更接近真实分割阈值。利用改进Otsu提取水体的初始分布图,并采用结合高程连通标定的形态学优化方法对其进行优化,得到最终的水体分布图。对实验结果分析得出,该水体提取方法可以充分发挥改进Otsu和结合高程连通标定的形态学优化方法在提取水体方面的各自优势,大大提高了水体提取的精度。利用该方法对覆盖彭泽县的影像数据进行水体提取,验证了该方法提取水体的可靠性。     

基于Sentinel-1双极化数据改进水体提取的Otsu算法

基于SAR图像的阈值分割法是水体信息有效提取的常用方法之一。针对Otsu算法对于SAR影像水体提取精度低、噪声大的问题,以C波段Sentinel-1 SAR为数据源,提出一种基于Otsu算法的SAR图像水体提取新方法。该方法首先基于双极化数据构建自然指数函数,优化原始Sentinel-1数据图像像元直方图分布,再结合Otsu算法对图像进行水体提取,最后基于DEM数据去除误提取的山体阴影。以同一天的Landsat 8光学影像作为真实水体样本进行精度评定,结果表明：在不同水体占比情况下,该方法水体提取精度均优于Otsu算法,在水体占比小于10%时综合精度提升约为20%—60%,而且噪声小、适用性强,可用于快速高效获取大范围内水体信息。     

遥感图像分割下的青藏高原湖泊提取

对于特殊的高原湖泊来说,由于受到冰雪、山体阴影的干扰,增加了精确提取的难度。针对此不足,以西藏纳木错湖区为研究对象,分别选取2003年、2009年2期TM图像,提出了一种基于归一化水体指数和图像分割技术相结合的高原湖泊提取方法,进行纳木错湖区的提取。首先,通过合适的阈值选取,利用NDWI水体指数法实现高原湖泊信息的提取;其次,采用多尺度分割和光谱差异分割的图像分割方法相结合,保证了纳木错湖泊完整且细小地物独立;最后,将水体指数法的结果与分割结果有机结合,利用投票原理提取完整的纳木错及周围湖泊。为定量评价本文提出方法,以人工目视解译方法勾勒出的纳木错湖区作为参考图像,利用像元数量误差准则分别对NDWI-图像分割法提取的湖泊和仅利用NDWI水体指数法提取的湖泊作比较。结果显示,NDWI-图像分割的提取方法获得的精度稍高。     

遥感湖泊面积MTMF提取方法及空间尺度效应研究

主要研究遥感湖泊面积亚像元分解提取方法和空间尺度效应,为遥感湖泊面积提取、检验及基于此的局地气候变化分析提供科学的基础数据。在对TM遥感数据进行升尺度处理的基础上,采用混合调制匹配滤波(Mixture Tuned Matched Filtering,MTMF)进行亚像元分解,得到不同空间分辨率的湖泊面积。进而分析不同面积湖泊随遥感空间尺度的变化。结果表明:(1)当通过对高空间分辨率的遥感数据重采样获取多尺度遥感影像进行湖泊面积提取及湖泊空间尺度效应分析时,采用最近邻法比像元聚合重采样法更合理。(2)MTMF亚像元分解法可以用于基于水体光谱特征的遥感湖泊边界提取和面积计算,但边界提取过程中容易将湖泊与河流或其他非湖泊的水体混淆。(3)遥感湖泊面积的提取结果受所用遥感影像空间分辨率的影响较大,影像的空间分辨率越低,湖泊面积提取的偏差越大,尤其对面积较小的湖泊。     

水库水体面积提取方法

遥感影像的水库水体信息提取对水库面积变化监测有很大的帮助,因此,提出一种基于遗传算法和改进Otsu算法的水体提取方法。对处理后的遥感影像使用NDWI (normalized difference water index)水体指数法进行初始的水体提取,由于传统的Otsu算法对直方图呈现双峰分布的图像提取效果不佳,利用遗传算法对最大类间方差公式进行双阈值计算,引入滑动窗口对图像进行阈值判断;使用自适应阈值算法进行局部阈值分割。通过对石梁河水库和小塔山水库的实验,表明该方法能够准确提取出水库的水体信息,误提取和漏提取现象得到了很大的改善。     

结合纹理与极化分解的面向对象极化SAR水体提取方法

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)拥有全天时全天候的工作能力,能够有效地连续对地观测,是土地管理、水体监测、灾害评估等多种应用的稳定数据来源。基于面向对象的思想,提出一种高精度、低虚警率的极化SAR(Polarimetric SAR,PolSAR)水体提取方法。此方法首先对极化SAR图像进行分割,再结合纹理与极化分解特征,对分割区域进行投票,识别水体区域。利用Radarsat-2数据和TerraSAR-X数据开展实验,并将提出方法与基于单一纹理和基于极化分解等水体提取方法进行对比,结果表明该方法在两种数据中均具有最高的总分类精度,其中基于分割技术能够保持完整的水陆边界,纹理与极化特征能够区分浅草、裸地和阴影等与水体相似的地物,结合投票方法能够提高小型水体检测率。     

青藏高原地区湖泊面积插补迭代自动提取

青藏高原湖泊面积变化在反映气候变化方面具有非常重要的意义。通常的阈值法提取湖泊面积由于受到冻湖、山体阴影和冰雪的影响,进行大范围提取时会存在阈值选择的不确定性和较难实现自动化提取等问题。基于归一化差异水体指数NDWI(Normalized Difference Water Index)、数字高程数据和雪盖指数NDSI(Normalized Difference Snow Index),提出了针对冻湖的湖泊面积插补迭代自动提取方法。结果表明,此方法能够实现非冻湖和冻湖阈值的自动确定,不仅可以在大范围内准确地完成湖泊面积提取,而且能减少山体阴影、冰雪的干扰。该方法相较于传统的基于水体指数的阈值法,具有更高的分类精度。     

纹理图像的多尺度分割

纹理图像分割最常用的方法就是基于特征的纹理分割,即首先提取出图像的纹理特征,在利用提取出的纹理特征来进行特征划分.通过对纹理特征进行划分来实现纹理图像分割的过程所面对的主要困难可以概括为:效率和效果.纹理图像分割算法大多具有较高的时间复杂度,这一方面是因为纹理特征提取比较费时,另一方面较高的特征维数导致特征划分过程的计算量通常比较大.本文提出基于图像四叉树的多尺度分割算法来实现实时图像的粗分割,实验表明此算法可以在保持分割精度的前提下大大降低时间复杂度.     

我国西北干旱区湖泊变化时空特征

以西北干旱区1990、1999、2007和2015年4个时期Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像为基础,运用水体指数获取104个面积大于1km2湖泊数据,并分析湖泊变化的驱动机制。研究表明:(1)1990~2015年西北干旱区湖泊面积整体呈"增加"的状态,其中1999~2007年湖泊面积扩张速度最明显;(2)西北干旱区湖泊整体呈扩张趋势,存在明显的区域差异,面积呈先减少后增加趋势的湖泊数量最多,分布也最广。面积持续减少的湖泊数量较少,团状分布在腾格里沙漠腹地;(3)降水和温度是影响湖泊变化的两个重要因素。高山湖泊面积变化稳定,湖泊面积变化与降水、温度和蒸发量具有较好的一致性,人类活动对湖泊面积变化影响微乎其微。而平原湖泊面积变化则受自然因素和人类活动共同影响。沙漠湖泊面积则是气候变化与地下水补给源变化共同作用的结果。研究整体提高西北干旱区湖泊时空变化特征的认知,并将为本区湖泊变化研究和环境保护提供合理依据。     

中亚五国主要湖泊水面变化特征及关键影响因素分析

中亚五国位于水资源严重不足的内陆地区,湖泊是该地区生态系统的主要支撑。由于以往的相关研究缺乏年内和年际长时间序列的信息支持,很难全面地认识中亚五国主要湖泊变化特征。以2001～2016年MODIS 8d的反射率产品作为数据源,利用归一化水体指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)的方法提取水体面积,分析近15 a来中亚9个主要湖泊的年内和年际间水面变化特征及关键影响因素。结果表明:①中亚五国湖泊水面变化受人为干扰和气候变化双重影响,平原尾闾和高山封闭性湖泊年内和年际时间序列呈现不同的变化趋势和波动特征;②平原尾闾湖中的南、北咸海变化最为明显,南咸海近15 a水面面积呈明显的减少趋势,减少面积超过70%,而北咸海则随降水变化呈现波动的特征;③中亚主要湖泊的总面积呈减少的趋势,15 a来面积缩减了23.51%,南咸海是统计的所有湖泊面积减少的主要贡献者,除南咸海外,其他湖泊水面面积呈增长的趋势。     

基于Otsu算法的中药贴剂均匀度分析研究*

通过图像分割技术实时监测整个中药贴剂的生产流程,分析在线采集的贴剂图像的灰度特征、找到影响中药贴剂均匀度的因素,实现自动化生产。结合贴剂生产特点,采用基于灰度—梯度Otsu算法来提高对贴剂图像的分割精度;通过Otsu算法与粒子群优化算法结合,来降低图像分割的时间复杂度;针对影响因素的多样性,通过分离因子确定阈值分割个数。实验结果表明,该方法对贴剂图像具有良好的分割效果,满足速度和精度要求。     

基于FY-3C MERSI影像的洱海水体提取研究

遥感技术在水体监测方面已有成熟应用,风云三号是我国自主研发卫星,时间分辨率高、覆盖范围广,能短时间内完整监测大范围水体。针对国产FY-3系列中分辨率卫星在水体信息自动化提取中的应用问题,以FY-3C MERSI影像为数据源,采用归一化差异水体指数(NDWI)结合大津算法(Otsu)进行阈值分割,提取出洱海水体边界,通过与采用相同方法的邻近时期Landsat 8 OLI影像水体提取结果的对比分析,发现二者水体边界整体拟合较好,面积误差为1.53%,FY-3C MERSI影像较为快速、准确地提取出了洱海水体。表明MERSI数据在水体信息自动化提取方面具有较高的应用价值和潜力,可用于较大面积湖泊的水体提取。     

基于Relief-PCA特征选择的遥感图像变化检测

面向对象的变化检测技术在高分辨率遥感图像领域已经得到广泛地应用。由于遥 感图像受光照、大气环境等成像条件的影响,图像特征的质量也参差不齐,筛选出高质量的特 征成为对象级遥感图像变化检测的关键。针对此问题,提出了一种基于 Relief-PCA 特征选择的 对象级遥感图像变化检测方法。首先,对原始图像进行多尺度分割获得目标对象,并提取对象 的光谱特征与纹理特征;然后,利用对数比值法获得变化矢量,再使用 Relief-PCA 特征选择的 方法对图像的对象特征进行筛选与降维;最后,计算并生成 CVA 变化强度图,利用 Otsu 方法 对变化强度图进行阈值分割得到最终的变化检测结果。实验表明：与已有方法相比,该方法的 变化检测精度更高,误检率和漏检率更低。     

改进的交互式Otsu红外图像分割算法

为提高红外图像中目标分割的精度和抗噪性能,提出了一种改进的交互式Otsu图像分割算法。采用图像信息熵特征和类间方差特征对经典Otsu算法的阈值判别函数进行改进,获得的最优阈值能较好地将目标从背景中分割出来,且具有良好的边缘保持效果,提高了算法的分割精度。同时,针对红外图像目标单一的特点,采用交互式粗分割的思路,先在红外图像中提取包含目标的局部封闭区域,进而在提取的区域内进行改进的Otsu分割。通过对红外图像激光光斑目标提取过程的实验结果表明：改进的Otsu分割算法大大降低了背景噪声对分割算法的影响,提高了抗噪性能与分割精度,且最大程度地减少分割算法的运算量,并较好地保持了目标模糊边缘,分割效果优于传统的Otsu算法和相关的改进Otsu算法。     

结合Gabor滤波器和扩展LTP算子的无监督纹理图像分割

目的 现实中的纹理往往具有类型多样、形态多变、结构复杂等特点,直接影响到纹理图像分割的准确性。传统的无监督纹理图像分割算法具有一定的局限性,不能很好地提取稳定的纹理特征。本文提出了基于Gabor滤波器和改进的LTP（local ternary pattern）算子的针对复杂纹理图像的纹理特征提取算法。方法 利用Gabor滤波器和扩展LTP算子分别提取相同或相似纹理模式的纹理特征和纹理的差异性特征,并将这些特征融入到水平集框架中对纹理图像进行分割。结果 通过实验表明,对纹理方向及尺度变化较大的图像、复杂背景下的纹理图像以及弱纹理模式的图像,本文方法整体分割结果明显优于传统的Gabor滤波器、结构张量、拓展结构张量、局部相似度因子等纹理分割方法得到的结果。同时,将本文方法与基于LTP的方法进行对比,分割结果依然更优。在量化指标方面,将本文方法与各种无监督的纹理分割方法就分割准确度进行对比,结果表明,在典型的纹理图像上,本文方法准确度达到97%以上,高于其他方法的分割准确度。结论 提出了一种结合Gabor滤波器和扩展LTP算子的无监督多特征的纹理图像分割方法,能够较好地提取相似纹理模式的特征和纹理的差异性特征,且这些纹理特征可以很好地融合到水平集框架中,对真实世界复杂纹理图像能够得到良好的分割效果。     

基于纹理测度与自适应阈值的FCM图像分割算法

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容.基于模糊C 均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在抗噪能力差、收敛速度慢等不足.本文以FCM 理论为基础,提出一种基于纹理测度与自适应阈值的图像分割算法.该算法首先根据图像局部相关特性,利用Laws 纹理测度提取图像特征,并进行图像的FCM 初分割;然后结合Otsu 准则(最大类间方差法),利用FCM 自适应确定阈值,并对初分割结果进行区域合并.仿真实验表明,该图像分割算法的分割结果与人类视觉感知系统具有良好一致性,其不仅能够有效抑制背景噪声,而且提高了图像分割速度.     

遥感图像中快速居民区域提取方法研究磁

城市变化监控能够有效帮助政府机关和城区规划部门更新地图并制定长远的发展计划。论文提出了一个基于 Log-Gabor 滤波器快速提取遥感图像中居民区域的新方法。方法分为三步：首先使用 Log-Gabor 滤波器提取遥感图像中具有边缘方向性的城市居民区域特征;然后在此基础上“耦合”相同居民区域不同方向滤波器提取出来的纹理特征,进而获得完整的居民区域;最后利用 Otsu 方法在结果图像中对居民区域进行标记和分割。实验将本论文方法同传统纹理提取手段共生矩阵分析方法进行比较证明了本文方法的优越性。     

多注意力机制网络卫星图像分割算法

针对深度学习的语义分割法,在卫星图像分割中对半岛、小岛和湖泊细小支流的边缘信息提取丢失问题,提出了多注意力机制网络（MA-Net）卫星图像分割算法,弥补了边缘信息提取丢失问题。该算法的框架采用了端到端的对称结构,由编码和解码两部分组成。编码部分采用改进的VGG16网络提取湖泊的纹理特征,解码部分引入全局平均池化注意力融合机制（GPA）,能够有效融合编码部分提取的纹理特征,得到高分辨率的卫星图像特征图。在网络的输出端加入注意力机制模块（Attention）,充分提取湖泊边缘信息,有效分割出半岛、小岛和湖泊细小支流。实验结果表明,该模型相比现有语义分割算法,具有更好的分割精度,各项分割指标都有提升,并且在公共数据集City Scapes上验证了模型具有通用性。     

基于线性判别分析的寄生虫卵识别

寄生虫病是危害人类及动物健康的疾病之一。为了实现对寄生虫卵的自动识别,辅助临床检测,提出基于线性判别分析的寄生虫卵识别方法。采用结合形态学滤波和Otsu的方法分割得到寄生虫卵及其轮廓,提取形状特征和纹理特征作为特征向量集,并利用线性判别分析实现对寄生虫卵自动识别。实验结果表明,该方法对6种寄生虫卵的识别正确率达到90.70%。     

基于多源特征融合的高分辨率遥感图像近海养殖区提取方法研究

近海养殖区是重要的海洋灾害承灾体,开展基于遥感技术的近海养殖区提取研究,对快速掌握沿海地区基础信息、减轻与防御海洋灾害有重要意义。利用国产高分系列遥感卫星图像,以福建省东山岛海域为实验区,在分析近海养殖区光谱特征的基础上,构建特征指数提取光谱特征,利用灰度共生矩阵的方法提取养殖区纹理特征,经过特征选择后融合养殖区的光谱与纹理特征,实现特征降维生成新特征,最后利用Otsu阈值法分别提取筏式养殖区与渔排网箱养殖区两种近海养殖区,实现对近海养殖区的高精度提取与分类。最终筏式养殖区的提取精度在80%以上,鱼排网箱养殖区的提取精度在90%以上,养殖区整体提取精度可达87%。