共查询到19条相似文献,搜索用时 234 毫秒
1.
基于混合邻域约束项的改进FCM算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统模糊聚类算法在影像分割过程中仅考虑影像的光谱信息,所以对噪声比较敏感.对此,提出基于混合邻域约束项的改进模糊C均值聚类(MNCFCM)算法.首先,从隶属性及光谱属性两方面定义邻域像素关于中心像素的相似度;然后,利用线性加权的方式将从两方面定义的相似度进行融合,同时结合邻域像素到聚类中心的欧氏距离构造混合邻域约束项,并将其引入目标函数中,以平衡影像分割过程中的影像平滑及细节保留,实现对影像的更优分割;最后,通过对合成影像及真实遥感影像分割结果的定性、定量评价,验证所提出算法具有较强的鲁棒性,在降低对噪声的敏感性的同时,能够较好地保留影像细节,获得高精度的分割结果. 相似文献
2.
基于像素模糊?? 均值算法(FCM) 及其改进算法难以解决高分辨率遥感影像中地物目标光谱测度相似性减弱和几何噪声增大带来的分割难题, 提出一种基于区域的FCM算法. 该方法利用Voronoi 几何划分将影像域划分为子区域, 并用子区域拟合地物目标的几何形状. 在此基础上, 定义区域FCM目标函数, 通过迭代最小化该目标函数实现高分辨率遥感影像分割. 实验结果表明, 与基于像素的FCM和增强FCM方法相比, 所提出方法可以更加精确地实现高分辨率遥感影像分割.
相似文献3.
4.
《遥感信息》2016,(6)
影像分割是面向对象影像分析的基础和关键。针对传统影像分割方法地物边界依附性差、易受影像噪声影响等问题,提出一种简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)的高分辨率遥感影像分割方法。该方法首先用SLIC算法对影像过分割生成SLIC超像素,之后根据相似性规则对SLIC超像素进行合并实现影像分割;然后通过构造Lab颜色空间下的五维特征参数度量影像像素的局部特征差异,并通过SLIC算法把具有相似性特征的像素聚类生成超像素,克服影像噪声对分割结果的影响;最后根据相似性合并规则以超像素为基本单元进行区域合并,从而达到分割目的。实验结果表明,所提出方法具有良好的高分辨率遥感影像分割结果。 相似文献
5.
针对高分遥感影像中存在地物数目多,特征信息复杂导致分割边缘不清晰、对象细节丢失等问题,提出一种改进的超像素分割和多特征结合的遥感影像分割合并算法。在对图像进行分割前的预处理阶段,使用超像素分割技术得到初始分割图像;区域合并过程中,基于对象间的异质性和对象内部的同质性,结合光谱、纹理和形状特征,对对象进行合并;通过调整全局分割参数来调整合并尺度,得到最终的影像分割结果。实验结果表明,所提方法能得到较好的影像分割效果。 相似文献
6.
针对传统模糊C均值(FCM)算法采用欧几里得测度描述像素与聚类间的非相似性对噪声和异常值敏感的问题,提出基于马尔可夫-高斯模型、且包含特征场和标号场双邻域的模糊聚类分割算法.首先根据马尔可夫模型能够结合邻域像素作用的特点在标号场上建立与邻域像素相关联的能量函数,确保相同邻域系统内的像素属于相同类别的概率较之不在相同邻域系统内的像素更大,最终实现标号场邻域系统的建立;而后在特征场上利用Gaussian模型描述像素与聚类间的非相似性测度,并结合相邻像素对非相似性的影响构建特征场邻域模型,即利用中心像素和邻域像素特征与聚类均值矢量的差异代替传统像素特征与均值矢量的差异构建Gaussian模型;最后结合标号场和特征场邻域构建包含双邻域的模糊聚类分割模型,实现高精度模糊聚类分割.通过与现有多种典型FCM算法对模拟影像和真实彩色影像的实验以及分割结果的对比分析,证明了文中算法的有效性. 相似文献
7.
8.
9.
目的 针对高分辨率带来的像素类属不确定性增大及各类属间相关性增强引起的影像分类问题,提出一种模糊神经网络高分辨遥感影像监督分类方法。方法 提出的模型为包含输入层,隐含层(隶属函数层)及输出层的三层前向模糊神经网络,输入层用于接收来自训练样本的灰度值;隐含层每个神经元节点的模糊隶属函数为对各类别定义的高斯隶属函数模型,以实现对输入变量隶属程度的不确定表达;输出层的输入变量为隐含层各神经元节点输出变量的线性组合,激活函数为分段线性函数,该层实现输入变量隶属程度的相关性表达。以训练数据直方图作为期望输出,梯度下降法求解模型参数,最后按最大隶属度准则实现分类决策。结果 利用本文算法和经典算法对合成影像进行实验,本文方法总体精度达到0.931,相对于高斯隶属函数方法总体精度提高了5.3%,相对于最大似然法提高了4.2%,相对于FCM方法提高了5.9%,对真实WorldView-2全色影像的实验中文中方法分割精度也高于传统方法。结论 提出的模糊神经网络模型可以更加精确的拟合高分辨率遥感影像复杂的分布特征,有效处理高分辨率遥感影像的上述分类问题。 相似文献
10.
《遥感信息》2015,(4)
高分辨率遥感影像分类是遥感图像理解的基本问题之一,也是许多其他遥感应用的前提。为解决目前基于像素分类方法空间关系描述不足的问题,该文利用空间像素模板构建像素间的空间关系,并结合多类AdaBoost算法实现高分辨率遥感影像的分类。首先利用过滤式特征选择方法自动生成空间像素模板,进而构建考虑空间关系的多维特征向量,最后利用基于指数损失函数的多类AdaBoost方法对多维特征进行分类。对不同场景影像开展实验,结果表明,该文方法利用空间像素模板引入空间信息,可有效实现高分辨率遥感影像分类。与其他方法相比,分类精度显著提高(约20%),能够更好地区分光谱相似地物,同时分类结果"椒盐效应"大大降低,具有良好的空间一致性。 相似文献
11.
目的 基于高斯混合模型(GMM)的图像分割方法易受噪声影响,为此采用马尔可夫随机场(MRF)将像素邻域关系引入GMM,提高算法抗噪性。针对融入邻域作用的高斯混合分割模型结构复杂、参数估计困难,难以获得全局最优分割解等问题,提出一种融入邻域作用的高斯混合分割模型及其简化求解方法。方法 首先,构建融入邻域作用的GMM。为了提高GMM的抗噪性,采用MRF建模混合模型权重系数的先验分布。然后,利用贝叶斯理论建立图像分割模型,即品质函数;由于品质函数中参数较多(包括权重系数,均值,协方差)、函数结构复杂,导致参数求解困难。因此,将品质函数中的均值和协方差定义为权重系数的函数,由此简化模型结构并方便其求解;虽然品质函数中仅包含参数权重系数,但结构比较复杂,难以求得参数的解析式。最后,采用非线性共轭梯度法(CGM)求解参数,该方法仅需利用品质函数值和参数梯度值,降低了参数求解的复杂性,并且收敛快,可以得到全局最优解。结果 为了有效而准确地验证提出的分割方法,分别采用本文算法和对比算法对合成图像和高分辨率遥感图像进行分割实验,并定性和定量地评价和分析了实验结果。实验结果表明本文方法的有效抗噪性,并得到很好的分割结果。从参数估计结果可以看出,本文算法有效简化了模型参数,并获得全局最优解。结论 提出一种融入邻域作用的高斯混合分割模型及其简化求解方法,实验结果表明,本文算法提高了算法的抗噪性,有效地简化了模型参数,并得到全局最优参数解。本文算法对具有噪声的高分辨率遥感影像广泛适用。 相似文献
12.
目的 遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向。由于遥感图像包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,准确提取遥感图像特征具有一定难度,使得精确分割遥感图像比较困难。卷积神经网络因其自主分层提取图像特征的特点逐步成为图像处理领域的主流算法,本文将基于残差密集空间金字塔的卷积神经网络应用于城市地区遥感图像分割,以提升高分辨率城市地区遥感影像语义分割的精度。方法 模型将带孔卷积引入残差网络,代替网络中的下采样操作,在扩大特征图感受野的同时能够保持特征图尺寸不变;模型基于密集连接机制级联空间金字塔结构各分支,每个分支的输出都有更加密集的感受野信息;模型利用跳线连接跨层融合网络特征,结合网络中的高层语义特征和低层纹理特征恢复空间信息。结果 基于ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) Vaihingen地区遥感数据集展开充分的实验研究,实验结果表明,本文模型在6种不同的地物分类上的平均交并比和平均F1值分别达到69.88%和81.39%,性能在数学指标和视觉效果上均优于SegNet、pix2pix、Res-shuffling-Net以及SDFCN (symmetrical dense-shortcut fully convolutional network)算法。结论 将密集连接改进空间金字塔池化网络应用于高分辨率遥感图像语义分割,该模型利用了遥感图像不同尺度下的特征、高层语义信息和低层纹理信息,有效提升了城市地区遥感图像分割精度。 相似文献
13.
为了充分利用多光谱影像波段间的相关性,提出高斯Copula的多光谱遥感影像分割方法.首先,建立基于马尔可夫随机场的标号场模型,使用Potts模型刻画该标号场.然后,建立表征像素光谱测度的特征场,利用高斯Copula建立像素光谱测度的多变量统计模型以刻画该特征场.结合标号场、特征场模型及各模型参数的先验概率,利用贝叶斯定理建立多光谱影像分割的后验概率模型.最后,设计适用于模拟后验概率模型的M-H算法,在最大后验概率策略下获取最优分割结果.对模拟和真实多光谱影像分割结果表明,文中方法描述波段间相关性的能力较强,准确性较高. 相似文献
14.
针对高分辨率遥感影像中同物异谱和同谱异物导致的分割困难问题,提出一种层次高斯混合模型(HGMM)快速遥感影像分割算法.首先采用HGMM构建影像的统计模型,其具有准确建模像素强度统计分布呈现的非对称、重尾和多峰等复杂特性的能力;然后根据贝叶斯理论构建基于HGMM的分割模型,为了简化参数求解并提高算法效率,定义均值和方差为关于权重的函数;最后采用共轭梯度(CGM)求解模型参数.实验中采用所提出算法和传统统计模型分割算法分别对合成、全色和彩色高分辨率遥感影像进行分割实验.实验结果表明,所提出的HGMM具有准确建模复杂统计分布的能力,且能够准确和有效地分割全色和彩色遥感影像. 相似文献
15.
随着现代遥感技术的迅速发展,遥感图像的质量和数量得到了显著的提升,新技术带来的高分辨率遥感图像所蕴含的信息也更加丰富,如何利用人工智能手段辅助挖掘这些丰富的信息也成为了遥感图像分析与理解的重要内容。与此同时,以深度卷积神经网络为代表的人工智能技术在图像处理领域大放异彩。得益于类人眼的分层卷积池化模型,深度卷积神经网络可以在图像分割和分类等任务上取得优异的结果。因此采用U-Net为代表的深度卷积神经网络对2 m的高分辨率遥感影像进行了特征提取、分割和分类,不同于传统基于手工设定图像特征的方法,U-Net可以自动对海量高分辨率的遥感图像进行特征提取,从而充分挖掘高分辨率遥感影像中复杂的非线性特征、光谱特征和纹理特征。实验结果表明:利用训练好的U-Net模型对新昌县土地利用分类计算时间为55.7 s,分类准确率可达90.95%,Kappa系数为0.86。U-Net模型可以快速、精确地提取高分辨率遥感影像中的地表覆盖特征,得到高精度的土地利用分类结果,说明将该模型应用于遥感影像土地利用分类提取有着广阔前景。 相似文献
16.
17.
图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展。针对高分辨遥感图像分割问题,提出一种基于U-Net改进的深度卷积神经网络,实现了端到端的像素级语义分割。对原始数据集做了扩充,对每一类地物目标训练一个二分类模型,随后将各预测子图组合生成最终语义分割图像。采用了集成学习策略来提高分割精度,在“CCF卫星影像的AI分类与识别竞赛”数据集上取得了94%的训练准确率和90%的测试准确率。实验结果表明,该网络在拥有较高分割准确率的同时还具有良好的泛化能力,能够用于实际工程。 相似文献
18.
遥感图像语义分割是指通过对遥感图像上每个像素分配语义标签并标注,从而形成分割图的过程,在国土资源规划、智慧城市等领域有着广泛的应用。高分辨率遥感图像存在目标大小尺度不一与阴影遮挡等问题,单一模态下对相似地物和阴影遮挡地物分割较为困难。针对上述问题,提出了将IRRG(infrared、red、green)图像与DSM(digital surface model)图像融合的遥感图像语义分割网络MMFNet。网络采用编码器-解码器的结构,编码层采用双输入流的方式同时提取IRRG图像的光谱特征和DSM图像的高度特征。解码器使用残差解码块(residual decoding block,RDB)提取融合后的特征,并使用密集连接的方式加强特征的传播和复用。提出复合空洞空间金字塔(complex atrous spatial pyramid pooling,CASPP)模块提取跳跃连接的多尺度特征。在国际摄影测量与遥感学会(international society for photogrammetry and remote sensing,ISPRS)提供的Vaihingen和Potsdam数据集上进行了实验,MMFNet分别取得了90.44%和90.70%的全局精确度,相比较与DeepLabV3+、OCRNet等通用分割网络和CEVO、UFMG_4等同数据集专用分割网络具有更高的分割精确度。 相似文献