3种基于MRF的分割方法在遥感影像分割中的应用

对ICM、RL和HCF等3种基于MRF的图像Excel分割算法.在遥感图像领域的分割应用进行了理论和实验的研究分析.并且提出了改进后的HCF算法,可以实现对遥感图像Excel的快速分割并且得到较好的分割效果.通过实验.给出了它们的各自的性能特点和适用范围.对这3个算法的图像Excel分割性能和优缺点进行了比较.     

结合纹理去除的遥感图像分割

针对包含复杂纹理信息的遥感图像难以进行精准图像分割的问题,提出了一种结合纹理去除的遥感图像分割方法。首先,改进了相对全变差纹理去除方法,通过引入新的范数约束使相对全变差纹理去除方法可以在去除纹理信息的同时凸显图像中的主要结构,达到辅助分割的效果;然后,使用均值漂移算法对经过纹理去除的遥感图像进行无监督聚类,达到分割的目的;最后,提出的遥感图像分割算法在不同遥感图像上进行了测试。实验结果表明,在高分辨遥感图像的分割上,所提算法可以分割出遥感图像中的主要目标,和直接分割或者结合其他纹理去除方法相比取得了更好的分割结果。所提出的分割算法可以降低纹理信息对图像分割的影响,提高遥感图像分割的精度。     

一种改进的高分辨率遥感影像分割方法及应用

图像分割是进行遥感信息监测的重要前提条件和基础,文章阐述了对遥感影像进行分割的必要条件,介绍了对遥感影像进行分割的基本原理,并且介绍了几种图像分割的方法。根据影像分割在城市房地产监测中的应用,文章提出了一种基于改进的H指标分割方法,并通过实际试验确定了利用此方法对高分辨率遥感影像进行分割的指标。     

基于分割质量的遥感图像最优尺度分割方法研究

实现最优尺度分割是遥感图像自动化分割的理想目标.本文首先定义遥感图像区域对象的分割质量,然后使用连续的多个尺度对遥感图像进行分割,计算每一尺度上所有区域对象的分割质量,最后计算原子区域对象的最优分割尺度,实现遥感图像的最优分割.通过目视判断和定量分析发现最优尺度分割结果优于单尺度分割结果.     

基于多类别的遥感土地图像分割

土地覆盖分类对于土地资源管理、耕地面积评价、经济评估,甚至国土安全和国家经济稳定具有重要意义。对遥感图像中的土地覆盖进行自动化分类,可以为土地资源管理分析等提供可靠、便捷的技术支持。目前大部分遥感图像分割模型都有模型大、运行环境要求高、分割速度慢等问题,为了解决这些问题,提出了一种轻量化并且高精度的图像分割模型L-NET。在公开数据集WHDLD上测试了L-NET的性能,测试表明L-NET在对比实验中的分割精度、参数量、计算量、运行速度等均为最优。     

图像语义分割方法在高分辨率遥感影像解译中的研究综述

快速获取遥感信息对图像语义分割方法在遥感影像解译应用发展具有重要的研究意义。随着卫星遥感影像记录的数据种类越来越多,特征信息越来越复杂,精确有效地提取遥感影像中的信息,成为图像语义分割方法解译遥感图像的关键。为了探索快速高效解译遥感影像的图像语义分割方法,对大量关于遥感影像的图像语义分割方法进行了总结。首先,综述了传统的图像语义分割方法,并将其划分为基于边缘检测的分割方法、基于区域的分割方法、基于阈值的分割方法和结合特定理论的分割方法,同时分析了传统图像语义分割方法的局限性。其次,详细阐述了基于深度学习的语义分割方法,并以每种方法的基本思想和技术特点作为划分标准,将其分为基于FCN的方法、基于编解码器的方法、基于空洞卷积的方法和基于注意力机制的方法四类,概述了每类方法中包含的子方法,并对比分析了这些方法的优缺点。然后,简单介绍了遥感图像语义分割常用数据集和性能评价指标,给出了经典网络模型在不同数据集上的实验结果,同时对不同模型的性能进行了评估。最后,分析了图像语义分割方法在高分辨率遥感图像解译上面临的挑战,并对未来的发展趋势进行了展望。     

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。     

图像分割中区域灰度重叠问题研究

通过对图像不同区域灰度强度重叠问题以及图像平滑与滤波概念差异的分析,发现图像平滑对于无噪声污染图像的分割具有抑制次要目标、加剧区域边界渐变的作用,认为对图像进行平滑处理可以减小区域灰度重叠,产生过渡区域便于图像中特定目标的分割。实验表明图像灰度重叠是实现正确分割的障碍,图像平滑可以消除或减弱它的影响。     

浅论遥感图像中特定目标的自动识别

本文介绍了一个TM遥感图像中城市居民地的自动识别系统。通过分析了TM影像的特点．选择最佳的各波段组合方案进行波段合成,接着利用闽值分割算法对合成的假彩色位图进行分割,然后采用面积分析算法对图像进行去噪处理,再对图像进行聚类处理来提取特定目标,最终识别出特定目标。     

遥感图像林区自动阈值分割算法及性能比较

选取了几种经典的自动阈值选取算法对高分辨率遥感图像林区目标进行分割实验,并引入错分类误差、形状测度、均匀测度、最终测量精度和运算速度作为算法评判准则,客观、定量地比较了各种算法对高分辨率遥感图像林区目标的分割性能,所得结论对林区目标分割方法的选取具有一定的指导作用。     

自适应多维特征减少的模糊C-均值遥感图像分割算法

针对传统分割算法难以对遥感图像进行有效分割的问题,提出了一种自适应特征减少的图像分割算法。首先对源图像进行超像素分割,将获得的超像素作为算法的基本操作对象。其次,提取图像的颜色、纹理、边缘以及空间等多维特征,并使用加权像素值来表示超像素的特征。再者,将模糊分离度量加入到FRFCM(feature-reduction fuzzy C-means)模型中,构造特征减少分割算法。该算法可以自动选择有用特征。最后对分割算法进行优化,获取最终分割结果。通过遥感图像分割实验表明,提出算法能有效分割遥感图像,在分割准确度、运行时间、消除噪声影响等性能方面优于其他同类算法。     

基于可变形卷积技术的街景图像语义分割算法

目前图像语义分割算法中可能会出现分割图像的不连续与细尺度目标丢失的缺陷,故提出可变形卷积融合增强图像的语义分割算法。算法集HRNet网络框架、Xception Module以及可变形的卷积于一体,用轻量级Xception Module优化HRNet原先存在的Bottleneck模块,同时在网络的第一阶段串联融合可变形卷积,通过建立轻量级融合加强网络从而增强针对细尺度目标特征物的辨识精度,从而使得该轻量级融合增强网络在粗尺度目标物被分割时取得相对多的细尺度目标的语义特征信息,进一步缓解语义分割图像的不连续与细尺度的目标丢失。使用Cityscapes数据集,实验结果可以说明,优化后的算法对于细尺度目标分割精度得到了显著的增强,同时解决了图像语义分割导致的分割不连续的问题。然后进行实验使用的是公开数据集PASCAL VOC 2012,实验进一步的验证了优化算法的鲁棒性以及泛化能力。     

结合目标局部和全局特征的 CV遥感图像分割模型

摘 要：随着遥感卫星技术的发展,高分辨率遥感影像不断涌现。从含有较多信息、背景 复杂的遥感影像中自动提取目标成为一个亟待解决的难题。传统的图像分割方法主要依赖图像 光谱、纹理等底层特征,容易受到图像中遮挡和阴影等的干扰。为此,针对特定的目标类型, 提出结合目标局部和全局特征的 CV (Chan Vest)遥感图像目标分割模型,首先,采用深度学习 生成模型——卷积受限玻尔兹曼机建模表征目标全局形状特征,以及重建目标形状;其次,利 用 Canny 算子提取目标边缘信息,经过符号距离变换得到综合了局部边缘和全局形状信息的约 束项;最终,以 CV 模型为图像目标分割模型,增加新的约束项得到结合目标局部和全局特征 的 CV 遥感图像分割模型。在遥感小数据集 Levir-oil drum、Levir-ship 和 Levir-airplane 上的实 验结果表明：该模型不仅可以克服 CV 模型对噪声敏感的缺点,且在训练数据有限、目标尺寸 较小、遮挡及背景复杂的情况下依然能完整、精确地分割出目标。     

用Web Services实现遥感图像分布式处理

随着遥感科学的发展,遥感图像的分布式处理的任务变得越来越迫切。该文以遥感图像分布式处理为主线,在分析了当前此方向的主要研究方法及WebServices的特点后,指出了应用WebServices技术实现遥感图像分布式处理的可行性,进而对应用WebServices技术实现遥感图像分布式处理的流程进行了设计,并针对某遥感图像的图像分割任务对其进行了实现。     

基于图像层的双水平集图像分割

传统C-V模型可以将待分割图像分割成目标和背景两区域,但无法实现对多目标图像的分割.多相C-V模型能够对多目标图像进行分割,但需要多次迭代,计算量较大.为了解决上述问题,提出一种基于图像层的双水平集分割算法,该算法通过引入背景填充技术来改变图像背景,从而形成新的图像层,双水平集不断地在新的图像层中进行分割,直到所有目标被分割.这样通过双水平集就可以实现对多目标图像的分割.实验结果表明:该算法能够实现多目标分割,且迭代次数较少,同时具有较强的抗干扰能力和较快的收敛速度.     

一种遥感图像海上船舶多级自适应聚类分割方法

采用一种改进型图像信息熵来表征目标区域的复杂程度,并以改进型信息熵和Otsu聚类算法为基础,提出一种遥感图像海上目标多级自适应分割方法。实验结果表明,该方法对于中分辨率遥感图像中相对复杂海域背景下的小目标图像分割有着较好的效果。     

改进的自适应阈值区域图像分割方法在飞机目标识别中的应用

阈值分割是图像分割的常用方法。本文提出采用基于改进的自适应阈值区域分割方法,提高了对飞机目标遥感图像的分割效果。结果表明,该分割方法具有针对性,比传统方法具有明显的优势。     

基于商空间理论的遥感图像分割

Sankar K.Pal等最近提出了一种基于"粗糙熵"的图像分割算法,主要是按照目标和背景这两大类对图像进行分割,不足之处在于不能满足多类目标提取的需要。为此,基于商空间的粒度分解和粒度合成原理,综合粗糙集和聚类算法对之进行改进。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。     

交通流检测及车辆识别系统的构架分析

以视频交通流检测和车辆识别系统的设计和实现为引导,对目标检测和目标识别的原理做了介绍,并对图像处理过程中的图像滤波降噪、图像增强、图像分割、特征提取,以及图像目标识别等问题进行了描述。并且进行了视频交通流检测和车辆识别的系统设计和实现。     

基于商空间理论的遥感图像分割

Sankar K．Pal等最近提出了一种基于“粗糙熵”的图像分割算法，主要是按照目标和背景这两大类对图像进行分割，不足之处在于不能满足多类目标提取的需要。为此，基于商空间的粒度分解和粒度合成原理，综合粗糙集和聚类算法对之进行改进。通过对遥感图像进行分割处理，证明了改进后算法的有效性。