结合双树复小波纹理特征和MRF模型的遥感图像分割

针对经典的小波纹理不能准确地表达影像纹理特征的问题，以及影像分割结果缺少对像元空间相关性和分布关系的考虑。本文提出了结合双树复小波（DT-CWT）纹理和马尔可夫随机场（MRF）模型的高分辨率遥感影像分割方法。首先，通过双树复小波变换提取影像纹理特征，联合光谱特征形成表达影像信息的混合特征向量；然后，将混合特征向量高斯归一化处理，并用K-means聚类的方法对特征空间中的混合特征向量聚类得到初始分割图；最后，借助马尔可夫随机场模型在初始分割结果中引入上下文信息，基于贝叶斯最大后验概率准则得到最终的分割结果。本文通过双树复小波纹理提高了特征表达的准确度，同时使用马尔可夫随机场模型减弱了分割结果中同质区域的“椒盐噪声”，从而进一步提高了高分辨率遥感影像分割的精度。     

顾及超像素光谱特征的无人机影像自动模糊聚类分割法EI北大核心CSCD

针对现有流行模糊C均值聚类在影像分割中存在边界依附能力弱,分割不稳定及需要手动设置聚类数目等问题,提出一种顾及超像素光谱特征的无人机影像自动模糊聚类分割方法。相对于传统分水岭变换算法,该方法首先采用两步边界推进准则,生成轮廓更加精确、形状规则更加紧凑的超像素子区域;然后,提取子区域光谱特征并结合重缩放密度峰值算法自动获取聚类数目;最后,综合利用超像素光谱特征与隐式马尔可夫随机场思想对模糊聚类进行改进,实现超像素精确合并。通过两组影像数据的定性分析和定量评价表明,本文方法能准确定位目标边界,获得较好的视觉分割结果,同时有效提高了影像分割精度。     

基于马尔可夫随机场的模糊c-均值遥感影像分类

针对模糊c-均值聚类方法对初始值敏感,且在聚类时忽略空间相关信息的不足提出一种基于马尔可夫随机场的模糊c-均值聚类方法,该方法用马尔可夫随机场来描述像元的空间相关性,形成顾及空间相关的模糊c-均值分类方法。初始值依据第一主成分的密度函数确定,既克服对初始值的依赖性,又在聚类的时候考虑空间相关信息。通过实例数据验证,所提出的方法分类精度优于传统的模糊c-均值模型。     

全连接条件随机场高分辨率遥感影像面状地物交互提取

提出一种基于全连接条件随机场高分辨率遥感影像面状地物交互式提取方法。通过人工交互标记估计前景模型,结合光谱与纹理特征,在利用简单线性迭代聚类算法对输入影像进行过分割的基础上,通过基于区域的最大相似融合对前景区域进行扩充,建立全连接条件随机场描述影像的全局信息。以均值场估计为基础,利用高维高斯滤波方法实现模型推断,进而获取面状地物轮廓。通过对高分遥感影像上水域、林地、梯田等面状地物的实验提取,证明了该方法的有效性。     

基于超像素分割与CRF的高分辨率遥感影像变化检测

针对目前高分辨率遥感影像变化检测算法对于光谱变化过敏感问题,本文提出了一种基于超像素分割与条件随机场（CRF）的遥感影像变化检测算法。首先采用空间约束的t混合模型驱动的分割模型,获得同质性超像素块,实现良好的边界附着性和亮度均匀性。然后计算分割得到的双时相影像块之间的特征差异性,获取变化幅度图像。最后利用模糊聚类算法（FCM）对变化幅度图像进行聚类,得到隶属度图像作为CRF一阶势,并利用光谱-空间相似度约束的函数构建CRF二阶势。试验结果表明,与现有方法相比,该方法检测精度可提高5%,错检率和漏检率可降低3%,能较好地应对输入图像的光谱变化,并保持变化检测结果的边缘细节。     

广义马尔可夫随机场及其在多光谱纹理影像分类中的应用

在二维马尔可夫随机场模型的基础上，提出顾及波段间的空间相关性，发展了一种适用于多光谱纹理影像分类的广义马尔可夫随机场模型。鉴于广义马尔可夫随机场模型的复杂性，利用最大伪似然法建立了求解模型参数的简化方程式，实现了纹理特征的快速提取。结合提取的纹理特征影像和光谱特征影像，采用概率松弛算法实现影像的分类。实验证明，提出的基于广义马尔可夫随机场的多光谱纹理影像分类算法克服了传统的基于光谱特征的分类算法的局限性，提高了纹理影像的分类精度。     

结合MST划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割

针对基于像素的HMRF-FCM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信息、能较好抑制几何噪声的特点,解决地物复杂边界的表达和降低分割结果中几何噪声问题。首先,利用MST静态划分将图像域划分成若干个均质区域,假设每个均质区域内光谱测度服从独立同一的多元高斯分布。然后,在此基础上构建了区域隐马尔可夫随机场模型,以及建立基于信息熵和KL信息正则化项的模糊聚类目标函数。最后,采用偏微分方法对分割模型参数进行求解,从而得到全局最优分割结果。为验证本文方法,对WorldView-3高分遥感图像进行分割试验。定性、定量分析了尺度参数、光谱相似性参数和区域紧致度参数对最优分割结果的影响,并对比分析本文算法和eCognition软件中的多分辨率分割算法、分水岭算法。     

高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割法

传统模糊C均值聚类在影像分割中只考虑影像的灰度特征,导致该算法用于高空间分辨率遥感影像分割时分割结果不理想。针对该问题,本文提出了一种高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割方法。该方法首先利用分水岭变换算法产生多个超像素子区域;然后比较各个子区域间光谱特征的相似性;最后利用融合光谱特征的模糊C均值聚类对这些超像素子区域进行合并。试验选用4组不同场景的遥感影像,采用定性和定量相结合的方法评价试验结果。试验结果表明,该方法有效提高了分割区域的分割精度,并取得了较好的分割视觉效果。     

基于MRF随机场的多光谱遥感影像最优化分级聚类

有限混合模型FM的分级聚类已广泛应用于不同领域,然而,由于它的计算复杂度与观测数据量平方成正比,致使在遥感影像方面应用受到了限制。另外,多光谱图像能提供空间和光谱两类信息详细的数据,但是,大多数多光谱图像聚类方法是基于像素的聚类,仅使用了其光谱信息而忽视了空间信息。本文定义一个相对混合密度函数,通过引入一个q-参数来调节各成分密度对其混合分布的贡献,提出一种广义有限混合模型GFM．设计一种新的适用于多光谱遥感影像的GFM分级聚类算法。该算法把MRF随机场和GFM模型结合在了一起,分类数通过PLIC准则自动确定。最后,利用仿真结果验证该算法的有效性,同时通过与K均值聚类、FM分级聚类以及SVMM分级聚类的比较说明本文算法的优越性。     

条件随机场模型约束下的遥感影像模糊C-均值聚类算法

遥感影像具有丰富的空间相关信息,而传统的基于像元光谱的聚类算法并不能将空间信息融入聚类,聚类结果往往不好。针对这一问题,本文提出了一种条件随机场模型约束下的模糊C-均值聚类算法,通过邻域像元的分类先验信息对中心像元的类别进行约束从而提取空间相关信息,基于二阶条件随机场将光谱信息和空间相关信息同时融入聚类,并使用环形置信度迭代算法得到像元分类后验概率的全局最优推测。试验证明,本文算法能够有效地保持地物的形状特征,分类精度相比传统算法有所提高。     

高光谱影像光谱-空间多特征加权概率融合分类

提出了一种基于光谱-空间多特征加权概率融合的高光谱影像分类方法。首先,利用最小噪声分离(minimum noise fraction,MNF)方法对高光谱影像进行降维和特征提取,并以得到的MNF特征影像作为光谱特征,联合灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取的纹理特征、基于OFC算子建立的多尺度形态学特征以及采用连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)提取的端元组分特征,组成3组光谱-空间特征;然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)对每一组光谱-空间特征进行分类,得到每组特征的概率输出结果;最后,建立多特征加权概率融合模型,应用该模型将不同特征的概率输出结果进行加权融合,得到最终分类结果。为了验证该方法的有效性,利用ROSIS和 AVIRIS影像进行试验,总体分类精度分别达到97.65%和96.62%。结果表明本文的方法不但较好地克服了传统基于单一特征高光谱影像分类的局限性,而且其分类效果也优于常规矢量叠加(vector stacking,VS)和概率融合的多特征分类方法,有效地改善了高光谱影像的分类结果。     

Improving Spectral–spatial Classification of Hyperspectral Imagery Using Spectral Dimensionality Reduction Based on Weighted Genetic Algorithm

This paper aims to improve the accuracy and the efficiency of high resolution land cover mapping in urban area. To this end, an improved approach for classification of hyperspectral imagery is proposed and evaluated. This approach benefits from both inherent spectral and spatial information of an image. The weighted genetic (WG) algorithm is first used to obtain the subspace of hyperspectral data. The obtained features are then fed into the enhanced marker-based minimum spanning forest (EMSF) classification algorithm. In this algorithm, the markers are extracted from the classification maps obtained by both support vector machine and watershed segmentation algorithm classifiers. For this purpose, the class’s pixels with the largest population in the classification map are kept for each region of the segmentation map. Then, the most reliable classified pixels are chosen from among the exiting pixels as markers. To evaluate the efficiency of the proposed approach, three hyperspectral data sets acquired by ROSIS-03, Hymap and Hyper-Cam LWIR are used. Experimental results showed that the proposed WG–EMSF approach achieves approximately 9, 8 and 6% better overall accuracy than the original MSF-based algorithm for these data sets respectively.     

面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析

为充分利用高光谱图像蕴藏的空间信息提升分类精度,提出了面向高光谱图像分类的半监督空谱判别分析(S3 DA)算法。考虑高光谱图像数据集的空间一致性,首先利用少量标记样本定义类内散度矩阵,保存数据集同类像元的光谱近邻结构;再利用无标记样本定义空间近邻像元散度矩阵,揭示像元间的空间近邻结构和地物的空间分布结构信息。S3 DA既保持数据集在光谱域的可分性,又保存了无标记样本蕴藏的空间域近邻结构,增强了同类像元和空间近邻像元在投影子空间的聚集性,从而提升分类性能。在PaviaU和Indian Pines数据集的试验表明,总体分类精度分别达到81.50%和71.77%。与传统的光谱方法比较,该算法能有效提升高光谱图像数据集的地物分类精度。     

一种利用像素邻域信息的模糊聚类图像分割算法

本文提出一种结合空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法。该方法是利用每个像素的邻域像素的隶属度来修正FCM算法的隶属度函数,从而引入图像的空间信息,对隶属函数做了改进;依据平方误差和最小准则,从而确定模糊分类矩阵及聚类中心;并依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属。实验结果表明,该方法能快速有效地分割图像,并且具有较强的抗噪能力。     

GF-2影像面向对象典型城区地物提取方法

国产高分遥感影像信息丰富,提供了精准的地物空间细节,深入研究高分数据处理及其提取城区地类目标信息的方法具有重要意义。本文以国产高分二号（GF-2）遥感影像为数据源,利用规则集的面向对象分类方法,通过ESP尺度分析工具选取得出最优分割尺度,建立各类地物的特征体系及分类规则,最终提取出研究区典型城区地物信息,并将之与传统基于像元的SVM监督分类结果作比较。结果表明：规则集的面向对象分类总体精度为92.23%,Kappa系数为0.9,比SVM监督分类有大幅度提高。对高分二号等高分辨率影像,面向对象的分类方法精度更高,图示效果更好,是城区地物提取的有效方法。     

Segmentation-based classification of hyperspectral imagery using projected and correlation clustering techniques

A partitional clustering-based segmentation is used to carry out supervised classification for hyperspectral images. The main contribution of this study lies in the use of projected and correlation partitional clustering techniques to perform image segmentation. These types of clustering techniques have the capability to concurrently perform clustering and feature/band reduction, and are also able to identify different sets of relevant features for different clusters. Using these clustering techniques segmentation map is obtained, which is combined with the pixel-level support vector machines (SVM) classification result, using majority voting. Experiments are conducted over two hyperspectral images. Combination of pixel-level classification result with the segmentation maps leads to significant improvement of accuracies in both the images. Additionally, it is also observed that, classified maps obtained using SVM combined with projected and correlation clustering techniques results in higher accuracies as compared to classified maps obtained from SVM combined with other partitional clustering techniques.     

利用OpenStreetMap数据进行高空间分辨率遥感影像分类

针对高分辨率遥感影像分类样本标注困难的问题，提出了一种利用OpenStreetMap （OSM）数据自动获取标注样本的方法。与现有的利用OSM数据进行分类的方法不同，该方法加入了空间特征以弥补单独使用光谱特征分类的不足。首先，基于OSM数据提供的地物类别和位置信息进行样本标注，为了降低OSM数据中少量错误信息对分类结果的影响，采用聚类分析的方法对样本进行提纯；其次，使用形态学轮廓来提取影像的结构特征，挖掘高分辨率遥感影像丰富的空间信息，与光谱特征相叠加并输入分类器进行分类。试验证明，本文提出的方法能够有效避免人工样本标注所需要的人力物力；同时，联合影像的光谱空间特征能够更好地描述地物特性，得到较高的分类精度。     

Hyperion高光谱影像坏线修复的局部空间-光谱相似性测度方法

Hyperion高光谱影像中的坏线将直接影响后续应用的准确性。针对Hyperion高光谱辐射率数据的特点,考虑影像中坏线像元与邻近像元在空间和光谱上的相似性,提出了一种局部空间-光谱相似性测度（local spectral-spatial similarity measure,LS₃M）,以实现对Hyperion高光谱数据的描述和坏线修复。LS₃M由空间和光谱两部分的相似性测度构成,前者为欧氏距离度量,后者组合了Canberra距离和光谱相关角（spectral correlation angle,SCA）。考虑到Hyperion高光谱不同波段的辐射率特性,引入信息熵对SCA进行约束。针对相似像元的邻近搜索问题,引入相似度均值与方差对光谱相似性阈值进行动态调整。为验证该方法的有效性,选取了沙漠、草原、森林、城郊、沿海城市和内陆城市6种典型场景的Hyperion高光谱数据进行模拟坏线的定量误差分析和真实坏线的定性评价;通过与邻域均值法及常规光谱相似性测度的对比,证实LS₃M法坏线修复精度更高,稳定性更好。     

山区植被类型信息提取方法研究

根据遥感图像的光谱信息和空间信息特征及不同植被的分布规律,研究利用计算机处理技术提取山区植被类型的方法。分类过程采用四个步骤完成：①均一目标的象限四分树提取分类；②多光谱数据的最小距离分类；③综合利用波谱曲线的形态和地形数据进行分类；④高程数据修正分类。在分类处理过程中,分别利用了图像的空间信息、光谱信息以及地形数据。利用该分类方法在实验小区内进行植被类型提取试验,其精度为90%.与最大似然分类方法所得结果相比较,其分类精度提高了10%.