基于谱聚类的高分辨率全色遥感影像分割

为了协调高分辨率全色遥感影像区域和边界的最优分割,提出了一种基于像素邻域和光谱特征的谱聚类高分辨率全色遥感影像分割方法。该算法重点着手于构建影像图模型,在其中引入像素邻域作用并充分顾及像素光谱测度差异。假定邻域像素具有连接关系,并在此基础上构建影像连接矩阵,再考虑像素光谱测度差异的影响建模像素间相似性,最终结合像素连接性和相似度构建影像权值矩阵完成图模型建立;而后在图模型的基础上,采用对权值矩阵特征分解并就分解结果进行选择的方式将影像数据变至低维特征空间,进而对获取的新数据执行FCM聚类算法达到影像分割目的。为了验证提出算法的有效性,分别对模拟影像和高分辨率全色遥感影像进行分割实验,定性、定量的评价结果表明了该算法的可行性与优越性。     

利用高斯混合模型的多光谱图像模糊聚类分割

针对传统分割算法难以实现高分辨率多光谱图像分割的问题,本文提出一种利用高斯混合模型的多光谱图像模糊聚类分割算法。该算法采用高斯混合模型定义像素对类属的非相似性测度,由于该算法具有高精度拟合数据统计分布能力,故可以有效剔除噪声对分割结果的影响。同时,引入隐马尔科夫随机场(Hidden Markov Random Field,HMRF)定义邻域作用的先验概率,并将其作为各高斯分量权值以及KL(Kullback-Leibler)信息中控制聚类尺度的参数,从而增强了算法对复杂场景遥感图像的鲁棒性,进一步提高了算法的分割精度。对模拟图像和高分辨多光谱图像分割结果进行了定性定量分析。实验结果表明:模拟图像的总精度达96.8%以上。这验证了本文算法在分割高分辨率多光谱图像时具有保留细节信息的能力,而且也证实了算法的有效性和可行性。该算法能够实现高分辨率多光谱图像的精确分割。     

基于NMI特征的遥感影像线性迭代聚类超像素分割算法

针对现有基于简单线性迭代聚类(SLIC)的超像素分割算法用于细节丰富的遥感图像处理时,存在的易受噪声干扰、过分割问题,本文提出一种结合超像素块之间基于归一化转动惯量(NMI)特征的相似性度量的遥感影像分割方法,对分割效果进行改善.本文首先利用引导滤波算法对影像进行平滑处理,去除椒盐噪点;再通过现有的线性迭代聚类算法对影...     

基于区域划分的多特征纹理图像分割

由于纹理图像的复杂性和多样性,仅依靠传统的单一特征实现纹理图像分割无法满足其对分割精度的要求。本文提出结合区域划分的多特征纹理图像分割方法。首先,依据像素灰度的空间相关性定义多个纹理特征;然后利用区域划分将图像域划分成不同子区域,待分割同质区域由这些子区域拟合而成;通过分别定义多个特征图像的同质区域之间的异质性势能函数和刻画各子区域邻域关系势能函数来定义全局势能函数,并构建非约束吉布斯概率分布,从而建立纹理分割模型;最后,采用M-H算法采样上述概率分布,从而获得最优图像分割结果。分别对模拟纹理图像、遥感图像、自然纹理图像和SAR海冰图像进行了分割实验,并与利用单一特征得到的分割结果进行对比分析,定性和定量的测试结果验证了算法的有效性。     

基于马尔科夫随机场的纹理图像分割方法研究

本文提出了一种改进的基于马尔科夫随机场(MRF)模型的纹理图像分割方法。利用分数阶微分运算对图像纹理细节和边缘轮廓信息的敏感性,将其引入图像纹理特征提取过程中,以获得完备的图像纹理信息,可以弥补传统算法中MRF特征场对图像纹理信息描述不足的缺陷。此外,为准确划分图像中不同的纹理区域,利用模糊熵准则对分割结果进行进一步优化,以降低噪声干扰、减少区域内错分点。实验证明,本文所提出的改进方法可以完善地提取图像的纹理细节和边缘轮廓信息,有效提高分割的准确性,改善分割图像的视觉效果。     

面向遥感图像水域分割的图像熵主动轮廓模型

为提高遥感图像水域分割的准确度,结合高分率遥感图像中水域与背景纹理复杂度差异较大的特点,将图像熵引入到CV模型中,提出两种图像熵主动轮廓模型用于高分辨率遥感图像的水域分割。其中,针对水域纹理相对简单的遥感图像,在CV模型中引入零水平集内的图像熵而构成局部图像熵主动轮廓模型,可以有效降低背景中灰度值与水域近似的区域发生误分,从而提高水域分割的准确度;针对水域纹理相对复杂的遥感图像,在CV模型中同时引入零水平集内外图像熵而构成全局图像熵主动轮廓模型,改进了水平集函数进化过程中对灰度信息的依赖,并能使零水平集进化到全局最优,进一步提高了遥感图像中水域分割的准确度。针对高分辨率遥感图像中的湖泊、河流和海域分割对比实验结果表明:局部图像熵主动轮廓模型的分割精确率分别为90.1%、81.5%和93.6%,F值分别为0.94、0.885和0.96;全局图像熵主动轮廓模型的分割精确率分别为94.5%、85.3%、94.9%,F值分别为0.956、0.895、0.967。本文提出的两种图像熵主动轮廓模型均能有效减小背景误分,提高了遥感图像水域分割的准确度。     

一种无监督的遥感图像分割新算法研究

由于遥感图像中存在边缘混叠和斑点噪声等问题,基于经典的马尔科夫随机场模型的分割算法效果并不太理想.本文针对遥感图像分割中某些像素分类的不确定性,将模糊MRF模型引入遥感图像分割领域,构造了基于MAP-FMRF的分割框架,提出了新的模糊MLL模型,在充分结合空间信息的同时利用灰度和纹理共同构造特征空间,以修正的EM算法结合SA算法获取全局最优解,实现无监督分割,实验对比证明该方法准确率更高.此外,文中还设计了一种新的优化方案以提高分割的效率.     

半全局立体匹配算法的改进研究

针对半全局立体匹配中单一 Census 精度不足且边缘区域视差效果较差的问题,提出一种基于颜色差信息 BTCensus 和加入分割约束的半全局匹配算法。首先该算法采用联合三通道 BT 算法和 Census 变换的计算方式实现代价计算,缓解重复纹理歧义并提高不连续区域配精度;同时将图像分割得到的场景信息作为约束对代价聚合函数进行改进,保证割块内部的纹理平滑,提高边界纹理区域的匹配精度;最后引入图像分割信息进行分步中值滤波,平滑视差图。实验表明,该算法在重复纹理区域、视差不连续区域和弱纹理区域都取得了较好的视差效果,可获得高匹配率的视差图。     

数学形态学和小波变换的红外图像处理方法

为了从红外热图像中识别和跟踪目标,提出了一种采用数学形态学和小波变换相结合的红外图像处理新方法。该方法首先利用形态开、闭滤波器组对原始图像进行平滑处理;然后采用一种改进的数学形态学的分水岭算法对红外图像进行分割,同时利用考虑了图像纹理信息的小波阈值对分割的图像进行滤波处理;最后针对过分割问题提出了一种利用区域灰度中值对分割区域进行融合处理的算法。实验结果及算法性能评估结果表明,该方法能够较好地解决红外目标的识别问题,具有较好的实用性。     

基于规则划分和RJMCMC的可变类图像分割

为了自动确定遥感图像分割中的类别数,提出了一种结合规则划分和逆跳马尔科夫链蒙特卡洛(RJMCMC)算法的可变类图像分割方法。首先,将图像域划分成若干个不同的规则子块,并假设每个子块内的像素满足同一独立的多值Gaussian分布;在此基础上,根据贝叶斯定理,建立基于区域的图像分割模型;然后利用RJMCMC算法模拟该分割模型,以自动确定图像类别数并实现区域分割;为了进一步提高分割精度,设计了精细化操作。利用本文提出的方法,分别对合成及彩色遥感图像进行可变图像分割,实验结果表明,提出的方法不仅能自动确定图像类别数,还可以实现区域分割,从而验证提出算法的可行性及有效性。     

基于小波包变换和蚁群算法的纹理分割方法

为了解决纹理图像分割中所存在的区域一致性差、像素分割错误率较大的问题,提出基于小波包变换并且利用蚁群算法来对纹理图像进行分割的方法。考虑到传统聚类算法依赖于初始值的选取,选用了具有较强鲁棒性的蚁群算法来进行聚类分割。同时考虑到同种纹理的像素往往在空间上具备连续性,所以在进行再次分割时,结合了像素临域的其它像素的分割结果,来抑制纹理分割中的孤立点的出现。     

高分辨率遥感影像的平原建成区提取

通过分析高分辨率遥感影像中平原建成区的纹理特征和局部关键点特征,提出了基于多核学习、多尺度分割以及多假设投票的平原建成区提取方法。该方法利用MR8纹理特征和尺度不变特征变换(SIFT)算法提取建成区,融合多个特征进行学习和分类,从而加强了分类器的鲁棒性和稳定性,提高了检测准确率。该方法还通过超像素分割和多假设投票将基于图像块的判别结果转化为基于像素的检测结果,完全消除块状效应,使得目标区域具有准确的边缘和形状。在多幅GF-1卫星遥感图像上进行测试,结果显示:提出方法的平均检测精度为80%,平均召回率高于85%,平均F值可达80%以上,综合指标高于其他方法,验证了提取平原地形建成区的可行性和准确性。由于建成区提取结果已精确到了像素级别,同时避免了漏检和误检,提取出的建成区影像很准确。     

喷墨印花纹理图像的期望最大化聚类分割算法

针对聚类分割算法对喷墨印花纹理图像存在的局限性,提出了一种结合期望最大化(EM)的喷墨印花纹理图像聚类分割算法(CSA).首先,将空间相关性引入聚类分割中,利用自回归模型表征纹理同质区域;然后,为了提高分割模型参数估计的精度,将分块标定机制引入期望最大化算法中,实现了参数极大似然估计的迭代算法,解决了不完全数据参数估计问题;最后,利用数据集分块并进行聚类,使同类元素具有较高的相似度,从而对图像中的像素进行了归类划分,并将得到的结果进行了合并,实现了目标图像的正确分割.实验结果表明,和传统的聚类分割算法相比,该算法能更好地解决喷墨印花纹理图像的分割问题.     

基于均值漂移与自适应阈值分割的刀具磨损检测方法

针对车刀表面粗糙度大、磨损区域图像难以准确分割的问题,提出一种基于均值漂移和自适应阈值分割的刀具磨损检测方法.这一方法通过频率域滤波过滤图像中无效的高频噪声信息,对降噪图像进行形态学处理.利用均值漂移聚类算法进行预分割处理,简化纹理信息,并突出磨损区域特征.通过自适应阈值分割算法准确提取刀具磨损区域,同时计算刀具的磨损宽度均值.试验表明,采用所提出的刀具磨损检测方法,分割准确率达到97.96％,能够有效判别刀具的磨损状态.     

基于多尺度水平集的MR图像海马区分割方法

针对MR图像中海马区存在灰度不均匀性,基于区域动态轮廓的C-V模型只利用区域信息无法获得准确的海马区分割问题,结合多尺度边缘约束的演化思想和图像区域的全局信息,提出了一种结合边缘和区域信息的多尺度水平集MR(magnetic resonance)图像海马区分割方法.首先,在C-V模型的基础上采用内部约束能量项,消除水平集的重初始化,提高分割速度;其次,改进水平集函数中外部能量项的图像区域全局信息,解决由于灰度不均匀所引起的分割不准确问题;最后,在水平集函数的外部能量项中加入基于多尺度图像边缘的梯度信息,作为边缘约束停止项,使分割效果达到优化.实验结果表明,该算法对存在灰度不均匀性的图像海马区分割速度快、准确率高.     

面向高光谱影像分类的多特征流形鉴别嵌入

鉴于传统维数约减方法对高光谱遥感影像进行降维时,往往只利用了单一的光谱特征,限制了分类性能的提升。提出一种基于多特征流形鉴别嵌入的维数约减方法,该方法首先提取高光谱数据的LBP(Local Binary Patterns)纹理特征,然后利用样本点的光谱-LBP特征联合距离及类别信息构建类内图和类间图以发现高光谱影像中的鉴别流形结构,在低维嵌入空间中不仅保持来自同一像素的光谱和纹理特征的相似性,而且使同类点尽可能紧致、不同类点远离,实现空-谱联合低维鉴别特征提取,以有效提高地物分类性能。在Indian Pines和黑河高光谱遥感数据集上的实验表明,本文算法的分类精度在不同实验条件下均优于传统的维数约减方法,其分类精度可达95.05%和96.20%,在较少训练样本条件下优势更为明显,有利于实际应用。     

结合辐射与分形的高分遥感建筑物阴影检测

高分辨率遥感影像建筑物阴影检测可为城市摄影测量领域中的建筑物定位、高度估计等提供关键信息。针对传统基于辐射特征的阴影检测方法中所存在的局限,提出了一种结合辐射特征与分形属性的高分辨率遥感影像建筑物阴影检测方法。首先,采用针对高分辨率遥感影像的WJSEG(wavelet J-segmentation)算法进行区域分割;在此基础上,通过综合分析建筑物阴影的辐射及几何分形信息,构建了统一的特征空间;最后,提出了基于用户可信度的样本选择方法来优化主动学习的支持向量机(SVM)分类,从而实现建筑物阴影检测。实验表明,所提出方法能够准确识别建筑物阴影并有效排除虚假目标的干扰,检测精度显著提高。     

一种基于多重分形新特征的图像分割算法

提出了一种新的基于容度的多重分形图象分析方法.在特征提取方面利用了基于Choquet容度的不同度量标准.从不同的角度提取信息,最大限度地利用了图像中的纹理信息,能将不同类型的纹理有效地区分开.同时结合模糊神经网络提出了一种基于自适应模糊聚类方法的图像纹理分类新算法,不仅克服了经典算法的不足,而且能自动确定网络结构.通过对实际图像的分割试验,证实了该方法的有效性.     

自仿射拟合的虹膜纹理分割及粗分类

提出一种应用于虹膜图像粗分类的自仿射拟合纹理分割算法,实现虹膜肠环外边界检测。该方法在多尺度下拟合图像局部到整体信息的自仿射性,有效地在小区域内描述肠环内外纹理的差异,通过分析差异的变化规律确定肠环区域。在此基础上提出利用肠环信息的虹膜图像粗分类,分别研究了肠环位置区域分布和肠环内纹理复杂度2种分类方式。在自采的1 000幅虹膜图像库下分别进行实验,分类正确率分别为98.8%和98.7%。实验结果表明,所提出方法能够有效地实现肠环区域检测,检测到的肠环信息能够应用于大样本虹膜图像粗分类。     

基于小波变换的纹理特征变化检测方法研究

本文提出和实验了一种基于小波变换的区域纹理特征差值的变化检测方法,该方法通过小波变换提取区域纹理特征,而后采用差值求得其变化部分.实验结果表明,该方法对于高分辨率的遥感影像具有较好的检测效果,同时提高了运算速度,从理论和实践方面证明了该方法的可行性和有效性.