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.     

基于图论的遥感图像分割算法分析

遥感图像处理技术目前已经广泛的应用于军事以及农业等众多领域。遥感图像中的目标物如果进行分割,那么就可以得到更多的目标物信息,并且可以为进一步的处理奠定良好基础,比如说对于目标物的跟踪、分析以及识别等。本文对图像分割的标准进行了介绍,并且对基于图论的交互式遥感图像分割法进行了详细的分析。     

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。     

基于区域生长的多尺度遥感图像分割算法

图像分割是图像解译的关键一步,仅仅利用光谱信息的传统分割方法已不能有效地对高分辨遥感图像进行分割。鉴于高分辨率遥感图像提供了地物光谱、形状和纹理等大量信息,文章提出了一种基于区域生长结合多种特征的多尺度分割算法。首先利用图像梯度信息选取种子点;其次综合高分辨率遥感图像地物的局部光谱信息和全局形状信息作为区域生长的准则进行区域生长。迭代这两个过程,直到所有区域的平均面积大于设定的尺度面积参数则停止生长。该算法用VC实现,实验结果表明该算法能获得不同尺度下的分割结果且分割效率高、分割效果好。     

基于最近邻的遥感影像单类信息提取

遥感影像单类信息提取是一种特殊的分类,旨在训练和提取单一兴趣类别。研究了基于最近邻分类器的单类信息提取方法,包括类别划分和样本选择问题。首先分析论证了最近邻方法提取单类信息只与所选择的样本相关,而与类别划分无关,因此可以将单类信息提 取作为二类分类问题进行处理。然后在二类分类问题中,根据空间和特征邻近性选择非兴趣类别的部分训练样本,简化了分类过程。实验结果表明,所提出的方法可以有效实现遥感影像单类信息的提取。     

一种高分辨率遥感图像分割算法

文章研究总结了一种适合于高分辨率可见光遥感图像分割的算法。该算法是一种结合数学形态学区域分割算法和Canny边缘检测算法的综合图像分割算法,可以有效地将图像中的多个小目标分割出来。     

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。     

统计的Hough变换在机场遥感图像分割中的应用

提出一种基于统计方法的Hough变换来进行机场遥感图像的机场定位和相关区域分割的方法。该算法根据机场跑道在整修波段所具有的不同灰度特征以及机场跑道的直线特征来进行机场跑道定位，然后利用区域生长法在跑道的关键点处进行区域生长，并对结果进行定位。实验表明该算法获得了很好的效果，具有一定的推广应用价值。     

基于改进区域邻接图的遥感图像多尺度快速分割方法

提出一种针对高分辨率遥感图像的多尺度快速分割方法,首先利用直接分水岭分割得到初始分割结果,而后构建改进的区域邻接图,并在其基础上通过较为快速的区域合并策略得到最终分割结果。合并准则为相邻区域间的特征向量差,合并过程中通过设置区域允许最大标准差和区域允许最大面积两个尺度控制参数以生成不同尺度的分割结果。以QuickBird卫星图像进行实验,通过监督评价以及与eCognition软件进行比较,结果表明本文分割方法在精度和效率方面均效果较好,具备实际应用的潜力。     

基于人类视觉系统区域分裂的图割遥感图像分割算法研究

针对传统Normalized Cut(NC)在分割图像过程中实时性差的特点,提出一种使用人类视觉系统(HVS)区域分裂的图割方法.根据HVS特性用区域分裂算法将遥感图像分割成多个小区域,再结合各个小区域的灰度和空间信息从全局角度用NC方法在区域间进行划分,完成图像的最终分割.实验表明,相对于传统的NC方法,该算法在获得...     

基于四叉树与图割的遥感图像分割方法

针对图割算法实时性差的问题,提出一种基于四叉树与图割的遥感图像分割方法。用四叉树分割方法将遥感图像分割成多个区域,根据区域的邻接性合并相似小区域,结合区域间的灰度和位置信息,利用Normalized Cut方法在区域间进行划分,完成图像的分割。实验结果证明该方法能有效消除四叉树方法的过分割现象。     

基于最近邻的主动学习分词方法

分词是中文自然语言处理中的一项关键基础技术.为了解决训练样本不足以及获取大量标注样本费时费力的问题,提出了一种基于最近邻规则的主动学习分词方法.使用新提出的选择策略从大量无标注样本中选择最有价值的样本进行标注,再把标注好的样本加入到训练集中,接着使用该集合来训练分词器.最后在PKU数据集、MSR数据集和山西大学数据集上进行测试,并与传统的基于不确定性的选择策略进行比较.实验结果表明,提出的最近邻主动学习方法在进行样本选择时能够选出更有价值的样本,有效降低了人工标注的代价,同时还提高了分词结果的准确率.     

一种快速高分辨率遥感影像分割算法

高分辨率遥感影像(如IKONOS 影像)海量数据、复杂细节的特点决定了高分辨率遥感影像分割的技术难点,提出了基于同质性梯度特征、分水岭算法和最小代价合并的快速分割方法。首先对于原始图像进行同质梯度计算得到同质梯度图像;其次利用一种高效的分水岭变换获得初始分割图像;最后给出一种改进的区域合并算法来优化初始分割区域。应用于IKONOS影像的实验证明与其他的分割算法相比,采用所提出的分割方法能快速、准确地获得高分辨率遥感图像的分割结果。     

一种改进的标记分水岭遥感图像分割方法

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。分水岭变换则是一种适用于图像分割的强有力的形态学工具,然而其不足之处在于它的过分割结果。提出一种基于ISODATA聚类和标记分水岭的分割方案,该方案首先通过中值滤波来消除部分噪声;然后用ISODATA方法进行聚类,获得更明显的特征差异;接着采用Sobel算子进行梯度重建,得到具有边缘信息的简化图像;在此基础上再进行基于标记的分水岭变换。实验结果表明,该方法分割精度达到80%以上,能够较好地抑制过分割。     

自适应多尺度融合遥感图像分割方法

针对遥感图像数据量大、地物对象与空间尺度密切相关的特点,提出一种自适应多尺度融合遥感图像分割方法。使用颜色方差作为距离度量,利用区域邻接图和最近邻区域图对遥感图像进行快速分割,建立阈值和尺度之间的函数关系,通过不同阈值得到多尺度分割结果,并采用融合方法获得最终结果。实验结果表明,与eCognition单尺度分割方法相比,该方法可消除遥感图像过分割或欠分割的现象。     

基于最小类内方差优化算法的遥感图像分割

为有效提高最小类内方差算法在遥感图像分割中的实时性,在分析最小类内方差算法和k-均值聚类算法原理的基础上,证明两者判别准则函数的等效性,利用k-均值聚类算法的高效性对最小类内方差算法进行优化。实验结果表明,优化的最小类内方差算法搜索空间小,获取阈值速度快,具有较强的实时性。