基于各向异性滤波和空间FCM的MRI图像分割方法

针对具复杂目标和边界模糊的MRI图像中多感兴趣区域的分割中分割MRI图像软组织难的问题, 提出了一种基于各向异性滤波和空间模糊C-均值聚类(SFCM)的MRI图像分割方法; 用新型各向异性滤波对图像进行预处理, 解决去噪平滑的同时弱化图像细节的问题; 用邻域空间信息设计空间函数, 改进传统FCM的目标函数; 用图像的空间信息实现图像各目标准确分类、有效解决孤立区域的正确归类问题, 进而使分割区域完整; 用直方图拟合曲线初始化分类数和初始聚类中心, 加快算法迭代到最优解, 进而减少运行时间。通过实验证实了各向异性滤波和空间FCM的MRI图像分割方法的综合应用显著提高了分割灰度重叠、目标不连续和目标边界模糊的MRI图像的分割效果。     

一种红外目标图像的自动分割方法

针对红外成像制导过程中运动目标的分割,提出了一种红外目标图像的自动分割方法,它首先对目标红外图像进行多尺度形态滤波,消除背景和杂波的影响同时增强目标的对比度,然后采用连接相对熵准则确定区分目标和背景的最佳门限,最后对得到的二值图再进行形态滤波,得到精确的目标分割图像。实验结果表明该方法效果良好,便于下一步的目标识别和跟踪。     

基于各向异性主动轮廓模型的图像分割方法研究

摘 要：分割的作用是将数字图像分割为多个简单区域,并根据区域中图像的某种特征提取和分离出的目标区域,便于图像识别与理解分析。主动轮廓模型(snake)是一条可变形的参数曲线及相应的能量函数,广泛应用于医学领域的图像分割。主动轮廓模型是以最小化能量函数为目标,控制参数曲线变形,最后具有最小能量的闭合曲线就是所需分离的目标轮廓。在采用主动轮廓模型进行分割之前,通常都采用高斯滤波器对图像进行滤波,在对图像进行平滑的同时,也会使边缘模糊化,从而影响分割效果。本文将各向异性滤波和主动轮廓模型结合起来,充分利用各向异性滤波在平滑图像的同时能保持边缘的特点,在利用主动轮廓模型进行分割之前使用各向异性滤波代替传统的高斯滤波对图像进行预处理。实验结果表明：与传统方法相比,在主动轮廓模型的预处理阶段,采用本文所提出的算法平滑噪声图像,提高了后续图像分割的准确性。     

结合形状先验的水平集灰度纹理图像分割方法

传统水平集图像分割方法多考虑图像底层数据而忽略高层语义特征,对灰度纹理图像的分割效果较差。针对该问题,结合形状先验设计水平集灰度纹理图像分割方法。通过ASLVD滤波获取纹理项,同时对滤波图像进行局部化处理得到形状先验,以形状概率表示形状先验能量项,将其与灰度项、规则化项和纹理项相结合,构造整体水平集曲线演化能量函数,并最小化能量函数得到分割结果。实验结果表明,该方法能够对目标背景遮挡的灰度纹理图像取得较好的分割效果。     

纹理滤波器在分割肛管外病症图像中的应用

采用均值滤波和中值滤波的方法对含有高斯噪声和椒盐噪声的肛管外外痔中的血栓性外痔图像进行滤波预处理,同时利用纹理滤波器分割图像将纹理图像、形态学操作、局部标准差滤波和Rangefilt滤波相结合,在保证分割图像整体性的同时,提高了分割图像的有效性,保留了图像的细节。通过血栓性外痔、息肉、混合痔、息肉血栓混合痔四种肛管外病症的分割图像结果的比较,表明纹理滤波器分割图像是一种性能良好的纹理图像分割方法,同时将其应用在肛管外病症图像的分割中,获得了很好的效果。     

一种新的SAR目标及其阴影图像分割方法

针对相干斑对SAR图像分割质量的影响,给出一种新的SAR目标及其阴影图像分割方法。首先应用空域Wiener滤波器抑制棚干斑,然后根据滤波后图像统计特性确定分割阈值,对阈值分割结果进行形念学处理得到分割图像。利用MSTAR数据所作实验结果表明,采用有效的相干斑抑制方法可以更好地保持滤波图像中的目标,分割结果更为精细,并且算法速度快,有助提高ATR系统。     

基于轮廓结构元素和阈值分割的形态学去噪

将图像分割技术应用于图像复原,提出基于轮廓结构元素和阈值分割的数学形态学去噪算法。该算法对图像进行阈值分割得到目标图像和背景图像,采用不同的轮廓结构元素滤波器算子对得到的2幅图像进行滤波并合成。实验结果表明,与其他形态学滤波算法相比,该算法有效地抑制了噪声,对主要目标的边缘细节起到了较好的保护作用。     

基于形态学滤波和分水线算法的目标图像分割

提出了一种基于形态学的目标图像区域划分方法。该方法先利用形态学滤波消除不同尺度的噪声和微小干扰区域对目标图像的影响，再利用改进的分水线算法对目标图像进行区域划分，得到目标图像的基本结构。为了消除传统分水线算法引起的过分割现象，本文还给出了一种新的过分割区域合并算法。该方法能够把复杂的目标图像分割成为一系列反映目标基本结构特征的简单区域．为目标的描述和识别提供了方便。实际图像的处理结果显示这种方法行之有效。     

自动分布阈值图像多目标分割算法

为解决熙度不均匀条件下亮度特征不同的多个目标图像分割问题,根据目标局部区域的灰度特征,用分布式闻值进行图像二值化分割处理,提出模糊因子可调的快速序贯性平滑滤波算法,调节模糊因子对图像快速滤噪和自动生成近似照度图像,凭借照度图像生成分布式闻值图像,给出不同类型图像的模糊系数袁,快速地分割出明暗不同的目标。实验和工业视觉系统应用均表明算法分割效果和速度均好于最优局部闻值算法,可满足实时处理要求。     

脉冲噪声污染图像的迭代二值化分割

为使混有脉冲噪声的图像在去噪后取得更好的效果，对混有脉冲噪声的图像，先采用开关中值滤波消除噪声干扰，然后利用迭代算法实现图像的二值化分割，对提出的算法进行计算机仿真。结果表明：开关中值滤波能在有效去噪的同时很好地保护图像中的细节，对去噪后的图像再采用迭代算法进行二值分割可取得良好的效果。     

Automatic extraction of parallel edges based on eigenvalue analysis and collateral expansion

In the research field of remote sensing (RS), automatic extraction of parallel edges (AEPE) usually serves as the kernel when implementing automatic recognition of strip-like objects, such as rivers, highways, canyons and canals. The traditional algorithms proposed for edge detection commonly assume the mathematical singularity of boundaries as their theoretical basis and are also required to be all-prevalent, but the associated results cannot deal with the desired collection of parallel-only edges in most specific applications of RS data. To solve this problem, this article advances a novel algorithm for AEPE, which proceeds with the output edges from the existing edge-extraction methods as targets. The new algorithm comprises the procedure of eigenvalue analysis with improvements for extracting line segments, the procedure of collateral expansion for removing the non-parallel line segments recursively, and finally the procedure of segment connection. Finally, experiments based on both RS panchromatic images and light detection and ranging (LiDAR)-rastered images validate the new AEPE algorithm, with an efficacy greater than 70% and an accuracy better than 90%.     

GIS支持下遥感图象中采矿塌陷地提取方法研究

采矿塌陷地动态监测是工矿区资源管理与环境保护的重要方面 ,遥感技术可在其中发挥重要作用 ,从遥感图象中提取采矿塌陷地是遥感应用于矿山资源环境监测的重要研究课题 .传统的提取方法主要基于光谱特征 ,精度与效率都难以满足应用要求 ,为了以较高的精度 ,从遥感图象中提取塌陷地 ,必须建立新的方法与模型 .将遥感技术与 GIS相结合进行专题信息提取是有效的途径之一 .本文根据研究区的特点 ,以具体应用为指导 ,遥感技术与 GIS相结合 ,提出了 GIS支持下的分层分类、基于 GIS变化区域识别的分类、基于 GIS和领域知识对遥感分类图象进行后处理、GIS支持下采矿塌陷地的直接提取等方法与模型 ,充分应用光谱特征、地学特征与信息、领域和专家知识及其他统计数据辅助进行遥感图象处理与专题信息提取 .这些方法在精度、效率等方面均较传统方法有较大提高 ,最大提取精度可达到 89% ,能够有效地对工矿区土地塌陷态势进行动态监测     

基于Java 与C++联合编程实现网络环境下遥感影像的切割算法

随着GIS与RS的集成、数字地球、信息共享等研究工作的深入开展,如何实现遥感影像在Internet环境下的快速发布就成为一项迫切的研究工作。目前比较成功的影像发布方法是将影像重采样、分层切割进而建立影像金字塔存储模型。网络环境下遥感影像的切割算法是解决上述影像金字塔问题的有效途径。首先讨论了以JNIOava Native Interface）技术为基础实现Java与C＋＋联合编程的一些关键问题。进而,以Java与C＋＋联合编程为基础,实现了面向Internet网络环境的、基于B/S架构的遥感影像切割算法。这种实现方法结合了C＋＋语言在图像处理方面的高效性和Java语言在网络编程方面的优越性,从而为遥感影像的网络快速发布提供了保障。实践证明该方案可行,且算法稳定可靠、易于操作。     

基于多结构元素的数学形态学的遥感图像边缘检测方法

提出了一种边缘检测的有效算法。该算法在数学形态学的基础上，针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素，利用灰度形态变换原理进行边缘提取。实验表明，与经典的边缘检测算子相比，该算法具有很好的边缘提取能力，但其抗噪能力较差。为此，探讨性地提出了基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。     

Classification-based mapping of trees in commercial orchards and natural forests

ABSTRACT

Hyperspectral remote sensing (RS) and images of various spatial resolution open new vistas for classification and mapping trees. These approaches would improve plant classification in a complex population of forest trees of diverse species, genera, and families, as well as monitoring commercial orchards. In this work, we used new RS indices for cellulose, lignin, wax, chlorophyll, carotenoid, and anthocyanin for plant species classification in natural forests and commercial orchards. For proof of concept, the indices were applied to the classification and mapping of various horticultural crop orchards, where error due to the spatial mixing of different trees is minimal. The classification accuracy of the maps varied between 65 and 82%. This wide range was a result of the following factors: The RS index used, the season, and the spatial resolution of the hyperspectral images. The classification quality was highest when the full set of RS indices was used. The effect of the wax index on accuracy was significant. Furthermore, seasonality played an important role in the classification; the target species were better resolved in spring than in the summer. The higher spatial resolution of the images does not necessarily yield better classification and mapping results; it appeared to be case-specific and greatly depended on the species/crop and the unique environment.     

基于本体的城市遥感影像语义模型

在快速的城市化进程中,遥感技术可以为城市土地利用变化提供直观、准确、同步的信息。本体是对概念化的明确描述和说明,更接近于认知模型,易于理解和共享;同时又能以计算机可操作的形式化语言明确表达目标领域的概念体系及其蕴含的语义。因此,在分析和借鉴现有相关研究的基础上,将本体、语义思想引入到遥感影像表达,建立了基于本体的城市遥感影像解译应用语义模型和解译框架,应用此框架将有助于提高城市遥感影像解译的精度与效率,对推动遥感技术在城市相关领域中的应用有着积极的意义。     

RS、GIS支持下洪灾灾情评估系统的构建

洪灾灾情评估对防汛救灾具有重要的意义。本文基于RS、GIS技术构建了洪灾损失评估信息系统数据库、系统结构及其功能。其中数据库建设是整个洪灾灾情评估信息系统的基础,包括遥感影像数据库、GIS数据库、社会经济信息数据库;洪灾损失评估信息系统包括四个模块：遥感分析模块、GIS分析模块、损失评估模块和结果输出模块;本文对各模块的功能分别进行了阐述。     

绝对值活跃度和区域相似度图像融合

论文提出了图像绝对值活跃度和区域相似度的新测度准则,分析了其性质,并在此基础之上建立了基于源图像绝对值活跃度和区域相似度的新的多光谱图像融合算法。对真实多光谱图像融合实验结果的主观定性评价和客观定量分析说明,与目前融合领域中的几种同类经典算法相比,该算法能够更有效地融合源图像信息并更好地保持源图像特征。     

土地复垦整理植被覆盖度的遥感评价

随着土地复垦工作的广泛开展,土地复垦整理效果评价日益重要。以湖南益阳中洲土地复垦区为例,选取多源多时相遥感影像数据,利用ERDAS IMAGINE软件实现植被覆盖度的计算分析,结果表明通过土地复垦后该项目区的植被覆盖度比复垦前还要高,与实际情况相符,充分说明利用遥感技术对土地复垦后的植被覆盖度进行评价是可行的。