二维直方图分水岭分割方法的研究

提出了一种二维直方图分水岭分割方法。该方法选取遥感影像总体分辨能力较强的两个特征构建二维直方图,直接将二维直方图看作一幅灰度影像,然后用标记分水岭算法对二维直方图进行分割以确定不同类别的地物在特征空间中的位置,最后对遥感影像中的每个像素进行类别标记。与传统二维直方图分割方法相比,新方法可以筛选出区分能力较强的两个特征构建二维直方图,因而能取得更为理想的分割效果。     

高分辨率遥感影像中的云阴影去除

文章提出了一种人机交互的半自动云阴影去除算法。首先通过人机交互半自动方式将图像分割为云区域、阴影区域、清晰地物区域以及过渡区域四个部分,然后通过将云阴影区域的直方图映射到清晰区域来对阴影区域灰度进行补偿,最后对边界进行后处理得到一幅过渡平滑的去除了云阴影的图像。实验结果表明,该方法对高分辨率遥感影像中的云阴影去除是有效的。     

结合多种特征的高分辨率遥感影像阴影检测

针对现有的阴影检测算法对较亮阴影和较暗地物中的阴影不能同时较好地检测等问题, 提出一种结合多种特征的高分辨率遥感影像阴影检测方法.该算法首先结合主成分分析、颜色特征和直方图的分割构建多种阈值检测条件, 然后综合多种特征来进行遥感影像阴影的初步检测, 最后通过分析RGB模型在阴影与非阴影地物上的差别, 利用颜色特性最终检测出阴影区域.实验结果表明, 本文算法能有效检测较亮阴影和较暗地物中的阴影.与现有方法相比, 较亮阴影的平均总错误率从水平集法的31.85%降至24.61%, 较暗地物中阴影的平均总错误率从自动检测法的37.75%降至23.30%.     

融合阈值分割和注意力网络的建筑阴影检测

针对高分辨率高层建筑物遥感影像噪声干扰大、阴影检测困难的问题, 本文提出了一种改进阈值分割和注意力残差网络结合的高层建筑物遥感影像阴影检测方法. 首先, 利用改进最大类间和最小类内阈值分割算法建立阈值分割模型, 并基于轮廓间的连通域特性和端点位置约束关系利用欧几里得度量算法对断裂轮廓进行修补得到阴影轮廓; 然后, 利用生成对抗网络模型对误判数据集进行扩充; 最后, 对残差网络进行改进, 在特征图中加入注意力机制进行全局特征融合. 在不同场景下, 分别与辐射模型、直方图阈值分割、彩色模型阴影检测方法, 支持向量机、视觉几何群网络、Inception和残差网络分类网络进行了对比实验, 本文方法综合误判率和漏检率分别为2.1%、1.5%. 结果表明, 本文提出的高层建筑遥感阴影检测算法能较好地完成阴影区域的分割和检测, 有利于节约人力物力资源、协助工作人员进行遥感信息的解译、遥感档案建立等工作, 具有实用价值.     

一种新的灰度直方图分割阈值的自动检测方法

本文提出了一种新的灰度直方图的阈值点自动提取方法。利用灰度直方图的直观特征,把直方图的峰点作为分水岭,每两个相邻的峰值点和两者之间的谷点组成一个水域。从最低的谷点向上升高水位,直到各个水域水满为止。找到水量最大的几个水域,其谷底就是作为分割阈值的谷点。     

集成特征分量的阴影多尺度分割方法

针对高分影像阴影检测精度易受水体、深色地物和暗色植被影响等问题,结合GF-1影像自身特点,提出一种结合特征分量构建和多尺度分割面向对象的阴影检测方法。首先,对GF-1影像多光谱数据、全色数据进行正射校正和信息融合,以达到光谱与空间分辨率信息最大化利用。其次,集成特征分量(主成分第一分量PC1、亮度分量V、绿光波段G、归一化植被指数NDVI)以增强阴影信息。最后,对集成后的影像进行多尺度分割,并利用特征分量构建规则集,最终实现阴影信息提取。实验表明,该方法既能准确地检测出GF-1影像中的阴影信息,又能有效削弱水体、深色地物和暗色植被的影响。     

基于MODIS地表反射率数据的水体自动提取研究

应用阈值法对遥感图像上的水体目标进行提取时,水陆分割阈值的确定是其难点。以MODIS地表反射率数据为数据源,首先统计大量MODIS地表反射率影像第6波段的水陆分割阈值的范围作为先验阈值范围;然后将历史存档的研究区水体边界矢量叠加到图像上,并且将矢量边界向外扩大一倍,使得扩大后的范围内的水体和陆地面积相当;最后统计扩大后区域的第6波段的灰度直方图,并寻找先验阈值范围内的最小值作为最佳的水陆分割阈值进行水体提取。克服了统计直方图双峰谷值作为分割阈值的传统方法容易受到地物复杂性及噪声影响的难题,使得水陆分割阈值的确定变得更加简单、高效,实现了针对遥感影像上水体目标的自动提取,大大提高了水体提取的效率。     

一种多源遥感影像非监督分类方法中的欠分割对象检测与拆分算法

广义中餐馆连锁模型是一种基于全色和多光谱影像的非监督分类方法,它在一个非参数贝叶斯框架下同时实现基于全色影像的分割及基于多光谱影像的分类。由于全色影像光谱分辨率的限制,导致其所获取的部分分割体存在"欠分割"现象,影响模型最终分类精度。针对广义中餐馆连锁模型中的欠分割问题,提出基于广义中餐馆连锁模型的欠分割对象检测及拆分方法。首先,提出分割体的异质性指标以对可能包含多种地物的分割体进行检测;其次,基于多光谱影像得到的语义分割体提供的边缘信息对检测出的欠分割对象进行拆分;最后,基于多光谱影响完成分类。实验结果表明,改进后的模型能够有效减少广义中餐馆连锁模型基于全色影像获取的语义分割体的欠分割现象并提高模型分类精度。     

利用归一化互信息进行基于像斑的遥感影像变化检测

提出了利用遥感影像分割获取像斑进行变化检测的方法。将归一化互信息引入到遥感影像变化检测中,利用像斑的灰度直方图以及联合灰度直方图计算像斑的归一化互信息,依据条件熵最小的原则,获取最佳划分阈值,并与相关系数法进行了比较。实验结果显示归一化互信息法更适用于遥感影像变化检测。     

基于Lansat7 ETM+影像的城市道路信息提取研究

道路信息是遥感卫星影像中一种重要的地理专题信息，道路信息的提取在卫星数字图像自动解译方面具有理论与方法意义，如果能自动地从遥感卫星影像中提取出道路网，将会简化城市地物目标的分类和测量过程。研究结合了计算机和人在自动检测和识别上的优势，以ETM＋为数据源，提出了遥感卫星影像中道路特征半自动提取的一种方法。研究首先对ETM＋的多光谱影像和15m分辨率的全色影像进行融合，然后通过设计一个高通滤波器和统计滤波器，完成道路信息的检测与识别（其中高通滤波突出地物的线性特征、统计滤波则是消除高通滤波后的一些噪音），最后进行矢量化跟踪完成道路信息的提取。实践结果表明，该方法能够从中等分辨率遥感卫星影像中提取道路信息，取得了较好的精度效果。     

基于区域的多尺度全色遥感图像分割

针对边缘信息不足导致的图像误分割问题,提出一种基于区域的多尺度全色遥感图像分割方法.首先,利用曲波变换对图像进行多尺度分析,获取多尺度分解图像;然后,利用规则划分技术将其图像域划分成一系列子块,结合统计方法,建立基于区域的多尺度统计分割模型;接着设计可逆变马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC)算法求解该分割模型;最后,利用所提出方法对全色遥感图像进行分割实验,实验结果表明,所提出方法能够有效解决图像误分割问题,并较好地实现图像分割.     

作者简介: 孙小芳(1973- ) , 女, 博士生, 现主要从事遥感图像处理及应用方面的研究。 Extraction of Green Space in Urban High Resolution Remote Sensing Image

探讨应用高分辨率遥感影像提取城市地区绿地信息。利用自相关函数计算30 个绿地样区, 结果表明在影像位移2 像元时, 自相关系数还能达到0. 95, 从而确定纹理窗口大小为53 5。纹理值计算是在全色影像灰度共生矩阵的基础上, 方向取45°、135°、225°、315°4 个方向的平均值, 计算5 个纹理参数:Mean、variance、homogeneity、contrast、secondmomen t。对全色影像和5 个纹理影像进行多分辨率分割, 对分割所形成的目标根据绿地5 个纹理特征设定阈值, 提取出绿地信息, 通过精度评定正确率达92. 8%。结果表明所采取的方法在高分辨率遥感影像的城市绿地信息的提取上具有很好的应用性。     

基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis交叉熵建筑物遥感图像分割

为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度,本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维Tsallis交叉熵的阈值选取公式,然后将Logistic混沌映射引入布谷鸟算法,进一步加快布谷鸟算法的收敛速度,最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维Tsallis交叉熵的阈值寻找过程,并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明,与二维倒数交叉熵法、二维Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维Tsallis灰度熵法等方法相比较,本文方法分割的目标更为准确,细节更为清晰,且运算时间更短。     

全色遥感图像中城区的快速模糊分割算法

提出一种全色遥感图像中城区的快速模糊分割算法。该算法基于模糊集理论,根据贝叶斯准则建立相应的隶属函数,并分析选取城区在全色图像中有效的特征,逐步实现城区的分割。实验以SPOT-5全色图像为例,并对模糊训练的可靠性进行分析,最后与区域增长法和多尺度几何信息分割算法进行比较。实验表明,该算法简单准确快速,能够为一些重要的应用提供有效支持。     

光学遥感图像低可观测区域舰船检测

海洋区域受云雾和气流影响导致其光学遥感图像局部对比度低、能见度差,给舰船监视带来困难。针对这一问题,首先利用多尺度相位谱对低可观测图像进行重构生成舰船目标的显著图,然后采用全局阈值快速提取具有较高显著度的感兴趣区域(ROI)。对各个ROI,首先利用其外部环状窗口各区间平均亮度的有序统计量来估计阈值对其进行二值分割,然后分别提取平均显著度、形状复杂度和空间扩展度特征,训练最小距离分类器对ROI进行鉴别,得到最终的检测结果。用大量受云雾影响的SPOT4全色影像进行实验,结果表明该算法能够满足应用要求。     

基于遥感的土地利用变化信息图像分割研究

为了提高大区域土地利用遥感动态监测效率,需将自动发现影像中包含的变化信息自动分割出来.在分析影像特征的基础上,结合双阈值法和区域生长法,能够将影像中的土地利用变化信息自动分割出来.为了减弱影像噪声、自动发现方法和图像分割对监测结果精度的影响,将多种方法得到的分割结果进行综合处理,进一步确认目标,以使本文方法在具有高效率的同时有较高精度的监测结果.另外,本文提出了一种典型区域法,从另一个角度解决了无法直接利用灰度直方图计算影像中特定目标的分割阈值问题.     

一种两阶段区域生长的遥感图像分割算法

提高图像分割算法的精度与速度对遥感影像的解译工作具有重要意义。提出了一种基于区域生长的遥感图像分割算法,包括的两个步骤分别是局部最优合并和全局最优合并。第一步注重提高图像分割的速度,在其具体实现中引入了一个局部最优合并的阈值,以减少错误的合并;第二步侧重提高图像分割的精度,在其实现过程中利用了一种高级数据结构红黑树来提高搜索最优合并区域的速度。最后,利用模拟的遥感影像和Orbview\|3高分辨率影像开展了图像分割实验。利用一种监督的图像分割精度评价方法,定量评价了该方法的性能。实验结果表明:该方法在分割精度和分割速度方面都取得了令人满意的效果。     

自动确定类别数的RJMCMC+SA图像分割算法研究

在保证遥感图像分割模型复杂性、分割精度的情况下,自动确定分割类别数是一 个重点问题。为此,结合可逆跳马尔科夫蒙特卡洛和模拟退火理论(RJMCMC+SA)构建了图像 分割算法。通过高斯曲率滤波(GC)对图像进行几何平滑处理,依据贝叶斯理论形式化非线性回 归模型中的参数变量从而建立后验概率分布,利用 RJMCMC 算法实现该后验概率分布并构建 概率转移核,结合 SA 算法加速概率转移核收敛,确定分割算法中径向基函数的个数和参数, 完成类别数自动确定和图像全局性分割。在全色遥感图像和伯克利大学实验数据库图像上,分 别与 4 种径向基函数分割模型实验对比,数据分析表明,该算法不仅在复杂性和精确度上取得 很好的平衡,而且能够自动确定图像类别数。     

基于改进MRF的遥感影像建筑物精提取

随着遥感图像的快速发展与广泛应用,基于遥感影像的建筑物提取能够及时、准确地提取建筑物信息,在地图快速更新、城市管理等应用中具有重要的研究意义。目前经神经网络进行特征分析提取的建筑物灰度图存在图像模糊、错分建筑物等情况,并且需要经过二值化处理才能为后续工作所利用。为了提高分类精度,本文在神经网络初提取的基础上,首先采取大津法分割,形态学处理灰度图。并改进马尔可夫随机场方法,提出根据图像局部邻域特征动态估计先验参数β的新方法,且将原始图像特征引入马尔可夫随机场,对大津法分割的结果进行进一步的分割,并对建筑物边缘的锯齿边界进行修正,以提高分类精度。实验表明,所用方法能够有效减少神经网络提取出的灰度图中的错分建筑物。     

层次混合模型快速遥感影像分割算法

针对高分辨率遥感影像中同物异谱和同谱异物导致的分割困难问题,提出一种层次高斯混合模型(HGMM)快速遥感影像分割算法.首先采用HGMM构建影像的统计模型,其具有准确建模像素强度统计分布呈现的非对称、重尾和多峰等复杂特性的能力;然后根据贝叶斯理论构建基于HGMM的分割模型,为了简化参数求解并提高算法效率,定义均值和方差为关于权重的函数;最后采用共轭梯度(CGM)求解模型参数.实验中采用所提出算法和传统统计模型分割算法分别对合成、全色和彩色高分辨率遥感影像进行分割实验.实验结果表明,所提出的HGMM具有准确建模复杂统计分布的能力,且能够准确和有效地分割全色和彩色遥感影像.