基于FTMP特征的小波域非监督纹理分割新算法

为了能够在非监督环境下利用有限纹理混合模式(finite texture mixture pattern,FTMP)特征进行图像分割,提出了一种基于两步聚类的小波域非监督纹理分割算法。该算法通过两步Kmeans聚类来实现多尺度纹理分割。第一步Kmeans聚类计算每一子带的PLVP及对应的FTMP特征;第二步Kmeans则对每一尺度的FTMP特征进行聚类,从而计算各尺度的分割结果。为了获取更为可靠的分割结果,算法考虑了不同尺度之间的交互。合成纹理影像和遥感影像的分割实验验证了该算法的有效性。     

基于局部相似性测度的SAR图像多层分割

针对谱聚类算法计算复杂度高,不适用于合成孔径雷达图像分割的问题,利用谱聚类算法与权核k均值之间的等价性,提出一种基于局部相似性测度的SAR图像多层分割算法．首先提取图像中每个像素的小波纹理特征,利用每个像素点的纹理特征计算各自的局部尺度参数,进而构造像素点之间的邻接关系,然后利用最近邻规则对此邻接关系进行逐层合并,进行基础聚类和逐层细化实现像素点聚类,最终得到图像的分割结果．对人工纹理图像和SAR图像的分割结果表明了新算法避免了传统谱聚类算法对尺度参数的敏感性,获得了更优的分割性能．     

联合像素与多尺度对象的高分辨率遥感影像谱聚类分割

建立了融合多尺度信息的图模型,同时,为了顾及对象的局部统计特性,改进了基于对象的顶点间相似度计算方法。在图模型的基础上完成相似矩阵计算,并使用归一化分割准则对相似矩阵特征进行分解,将原始数据映射到低维子空间。最后,对特征筛选后的子集使用聚类算法完成影像分割。为了验证本文方法的有效性,选取高空间分辨率遥感影像进行实验并与目前分割精度较高的算法做定量化对比。实验结果表明:在4项实验指标中,除一项基本持平外,其他3项指标优于其他算法,证明了本文方法在高分辨率遥感影像分割中的有效性。     

基于CBERS-02B高分辨率遥感影像分割的最优尺度选取

高分辨遥感影像的信息提取对矿山的监测有着重要意义,影像分割是高分辨率遥感影像信息提取关键的一步．文中以赣州稀土矿山的高分辨率遥感影像为源数据,采用分形网络演化多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割,通过Robert算子的边缘提取结果计算分割参数获取分割尺度,并在此基础上设置不同分割尺度对影像进行分割,对比分析分割结果表明,沉淀池的最优分割尺度为35．最后利用分割质量值对分割结果进行评价分析,验证了试验结果的正确性．     

基于 CBERS-02B 高分辨率遥感影像分割的最优尺度选取

高分辨遥感影像的信息提取对矿山的监测有着重要意义,影像分割是高分辨率遥感影像信息提取关键的一步. 文中以赣州稀土矿山的高分辨率遥感影像为源数据,采用分形网络演化多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割,通过 Robert 算子的边缘提取结果计算分割参数获取分割尺度,并在此基础上设置不同分割尺度对影像进行分割,对比分析分割结果表明,沉淀池的最优分割尺度为 35. 最后利用分割质量值对分割结果进行评价分析,验证了试验结果的正确性.     

基于二次聚类的主动脉弓分割方法

提出一种基于均值漂移和层次聚类的二次聚类图像分割算法(MSHC),在CIE(LUV)颜色空间,首先运用均值漂移算法实现图像的平滑及初步聚类,然后将结果中每个区域的均值作为第二次聚类的初始值,对图像进行层次聚类处理至满足预定效果为止.最后,将图像中主动脉所在类的均值作为区域生长的种子点,完成目标提取.该MSHC算法分割效果良好,易于重建主动脉弓三维模型,且模型立体感强,可清晰展现其空间三维结构.     

复杂环境异源高分辨率光学卫星影像匹配算法

针对复杂环境异源高分辨率光学影像匹配成功率低的问题,提出了一种基于窗口约束的特征点匹配方法.借助于异源影像近似核线对和同名直线,对特征点建立几何约束窗口,利用该窗口限定同名点搜索范围,通过特征点主方向的约束和特征欧氏距离提取初始匹配点,并基于局部随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点,最终利用同名点对影像进行纠正,实现异源高分辨率卫星遥感的自动匹配.结果表明:与传统的尺度不变特征变换算法(SIFT)相比,窗口约束匹配方法提取了更多的同名点,为复杂环境异源高分辨率光学遥感影像数据的高精度自动匹配提供了一种可行的方法.     

基于无人机遥感影像的水体提取方法

针对无人机（UAV）影像水体提取出现的噪声干扰、光谱混淆、分割尺度难把握、无法使用水体指数等问题,提出边缘检测算法结合面向对象方法的新水体提取方法（AUCSN）. 采用各向扩散滤波算法对影像去噪;采用Canny边缘检测算子对去噪后影像进行边缘提取,提取结果与去噪后影像进行波段重组,利用改进的邻域绝对均值差分方差比法对重组影像选取最优分割尺度,开展多尺度分割. 结合水体对象的光谱、形态、纹理特征建立模型,对分割后影像实现水体粗提取. 将粗提取结果利用形态学闭运算填充孔洞,实现水体提取. 实验结果表明,采用AUCSN方法进行水体提取,不仅提高了提取效率,而且提取精度能够达到96%.     

基于SVM的SAR图像分割方法

先去噪再分割的SAR图像分割方法会损失有用的纹理信息,因此本文给出了一种直接对含噪SAR图像进行分割的方法.首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征,计算图像的灰度均值作为图像的灰度特征,然后用完全无监督的聚类算法进行分类,最后将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本,用训练后的分类器对图像进行分割.实验结果表明:本文所给出的方法在分割的准确性和抗噪性方面都优于几种有代表性的分割方法.     

基于多级空间上下文LR-CRFs模型的高分辨率影像分类

充分表达和利用目标空间上下文及语义信息是提高高空间分辨率影像分类精度的关键技术,而条件随机场(CRFs)在目标空间上下文建模以及分类预测方面有其独特优势。但是,基于单一尺度分析的CRFs模型存在不能反映目标多层次空间结构及语义关系的问题,因此针对城区高分辨率影像土地利用/覆盖分类问题,在面向对象分类框架下,提出了一种多级空间上下文LR-CRFs模型。该模型定义如下:首先,将影像进行对象层?目标层及场景层的分层表达及分层特征提取,并进行“对象目标场景”的逐层关联;其次,采用逻辑回归(LR)分类器定义CRFs模型的关联势函数,利用分层特征加权的Potts函数定义交互势函数;采用最大积消息传递算法对该模型进行近似推理。利用IKONOS多光谱影像及大比例尺真彩色航空影像进行试验的结果表明:多级空间上下文LR-CRFs模型分类精度高于单一尺度的基于像素层或对象层分割的LR-CRFs模型,其精度平均分别提高了4.63%和2.22%;该方法在一定意义上也缓解了面向对象分类方法中分类结果对分割尺度的依赖程度。     

基于多级空间上下文LR—CRFs模型的高分辨率影像分类

充分表达和利用目标空间上下文及语义信息是提高高空间分辨率影像分类精度的关键技术,而条件随机场（CRFs）在目标空间上下文建模以及分类预测方面有其独特优势。但是,基于单一尺度分析的CRFs模型存在不能反映目标多层次空间结构及语义关系的问题,因此针对城区高分辨率影像土地利用/覆盖分类问题,在面向对象分类框架下,提出了一种多级空间上下文LR-CRFs模型。该模型定义如下：首先,将影像进行对象层？目标层及场景层的分层表达及分层特征提取,并进行“对象目标场景”的逐层关联;其次,采用逻辑回归（LR）分类器定义CRFs模型的关联势函数,利用分层特征加权的Potts函数定义交互势函数;采用最大积消息传递算法对该模型进行近似推理。利用IKONOS多光谱影像及大比例尺真彩色航空影像进行试验的结果表明：多级空间上下文LR-CRFs模型分类精度高于单一尺度的基于像素层或对象层分割的LR-CRFs模型,其精度平均分别提高了4.63%和2.22%;该方法在一定意义上也缓解了面向对象分类方法中分类结果对分割尺度的依赖程度。     

基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取

为实现遥感影像的水资源特征识别,需要对遥感影像中的地表水体边缘信息进行有效检测识别,提出了一种基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取识别方法。采用卫星遥感技术进行高分辨率遥感水陆场景图像成像,通过灰度像素增强技术进行遥感影像空间分辨率增强处理,在不同场景纹理中进行遥感影像空间像素特征重构,以中心像素的灰度值为阈值建立遥感影像陆地地物的空间结构特征辨识模型,采用细化分割方法进行遥感影像的水体边界点分割处理,采用形态学滤波方法进行遥感影像水体边缘轮廓检测过程中的细化分割和滤波,对水陆粗分离结果进行形态学闭运算处理,根据细化分割结果进行水体边界平滑处理,实现对遥感影像水体边缘轮廓的提取。仿真结果表明:采用该方法进行遥感影像水体边缘轮廓提取的精度较高,水体边界平滑性较好,轮廓特征的辨识度较高。     

面向对象的道路信息识别提取分析

道路信息在城市规划和经济建设中具有非常重要的作用和意义,因而从高分辨率遥感影像中提取道路信息成为当今学术研究热点之一.针对道路信息提取中存在的问题,本文采用面向对象的方法对道路信息进行提取.论文在对影像进行多尺度分割的基础上,采用最近邻分类法结合影像的光谱信息、几何特征及纹理特征所构建的道路对象的知识库对影像中的道路信息进行提取.试验结果表明采用面向对象的方法对道路信息进行提取效果良好.     

面向对象的海域使用变化遥感监测

基于SPOT-5和WorldView-2高分辨率遥感影像,采用面向对象的分类方法,通过多尺度图像分割,获取海域使用地物斑块;结合影像光谱特性、纹理特征等信息建立分类规则,提取海域使用信息,并通过空间叠置分析来定量分析研究区海域使用变化情况.结果表明,面向对象的多尺度分割方法有效提高了分类精度.该研究也分析了海域使用变化情况,研究区内变化主要集中在建筑用地的扩张上.该研究对研究区治理海洋有重要意义.     

骨髓细胞图像的小波变换与K-means聚类分割算法

为了能准确地分割出骨髓细胞涂片中的各类细胞,提出一种基于小波分析的聚类分割方法.首先采用小波变换消除散焦噪声,然后通过对彩色图像G分量进行小波系数多尺度分解,提取特征参数信息,根据图像G分量与S分量的差异性并结合得到变换图像STG,二值化处理提取白细胞胞核,最后为K-means聚类方法提供优化的初始聚类中心,从而对各类红细胞、白细胞进行分割和分离.通过对比分析和实验测试,该算法有效克服了骨髓细胞显微图像的复杂散焦、细胞种类繁多以及目标区分度低而导致图像分割的困难,准确率达94.15%.     

基于羽毛图像纹理分割的毛杆提取方法

为了有效地从羽毛图像中提取毛杆,在对比各种分割方法的基础上,提出基于小波纹理分割方法．考虑羽毛的特点,为去噪和加深纹理特征,对图像进行恢复和增强．经过二层小波分解后提取各细节子图的特征,形成特征向量,并由聚类法进行分类分割．实验结果表明,该方法能较好地提取毛杆．     

航空图像中基于DSM的多尺度树冠分割

提出了一种基于数字表面高程模型（DSM）和多尺度权聚类图像分割的算法。首先通过DSM选择需要分割的候选树冠顶点,利用航空摄影测量的方法将树冠顶点投影到航空相片作为种子点;然后对树冠进行分割,其方法是在一个全局分割测度的约束下,利用代数多网格的数值计算方法,逐步进行权聚类,形成多尺度的分割图像,通过不同的选权参数,获得有意义的分割区域,从多尺度的分割图像中,根据种子点所在位置和分割图像大小确定分割的树冠。经过实际图像验证,此算法能对不同角度投影的树冠进行有效分割。     

基于小波阈值和投影寻踪的非监督高光谱影像目标探测算法

针对高光谱影像的非监督目标探测问题,提出了一种基于小波阈值与投影寻踪遗传算法相结合的目标探测方法:首先对图像进行小波分解,进而利用折中阈值函数计算小波变换系数,再通过逆变换实现图像去噪和重建;采用对异常分布敏感的偏度和峰度作为投影指标,利用实数编码的遗传算法搜索最佳投影方向,有效地将目标信息投影至低维空间;最后采用直方图分割提取目标。利用高光谱影像进行一系列实验,结果表明该方法不仅更为有效地去除了图像噪声,而且能够快速、可靠地检测出目标。     

基于E-cognition的面向对象的高分辨率遥感图像分类研究

高分辨率遥感影像具有丰富的空间以及纹理信息,而光谱信息较弱,若采用传统的基于像元的分类方法,仅从光谱特征出发,在进行图像处理时能够获取的信息有限,导致分类精度较低。为了能够更精确地对图像进行分类,文中利用专业的软件E-cognition采用面向对象的方法对高分辨率影像先进行多尺度分割和光谱辅助分割,之后选取合适的特征空间对河海大学遥感影像进行分类,并利用总体分类精度和Kappa系数等标准对分类精度进行客观评价。实验表明,面向对象的分类方法精度较高。     

基于小波变换的医学图像分割

医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域,也是制约医学图像在临床上广泛应用的题.对医学图像分割技术进行了综合研究,在此基础上提出了一种新的基于小波变换的医学图像分割方法.首先利用小波变换提取边缘信息,然后采用C均值聚类法把原有灰度信息和边缘信息进行聚类.仿真试验证明该方法能有效地解决过分割问题,提高了分割效率.