基于多尺度均值漂移的高分辨率遥感影像快速分割方法

均值漂移算法是一种特征空间分析方法,广泛应用于自然场景影像和医学影像分割中.但算法较高的计算复杂度成为其在具有海量特性的遥感影像中应用的瓶颈.文章将均值漂移算法拓展到小波域,提出了一种小波域均值漂移快速分割算法.多光谱遥感影像和仿真影像的实验表明:在获得相当的分割结果的前提下,相比单尺度均值漂移算法,提出的分割算法能够...     

一种光谱与纹理特征加权的高分辨率遥感纹理分割算法

高分辨率遥感影像呈现极其丰富的光谱和结构信息,传统的基于光谱的遥感影像分割方法往往使得分割区域过于细碎且分割精度不高.尝试将纹理信息引入到特征空间以期解决该问题.本文算法中,特征空间由光谱和纹理两类构成,并采用加权最小距离分类器.光谱信息通过对原始影像的变带宽均值漂移滤波获得,纹理信息由对原始影像逐波段采用多尺度伽博(Gabor)滤波器组滤波获得;依据训练样区中各特征维的方差确定该地物类别分类时特征维的权重,并通过训练样区的特征加权平均获得各地物类别的聚类中心;最后,将像素点归为到加权聚类中心距离最小的类别.实验结果表明,提出的均值漂移带宽确定方法是有效的,加权融合算法较基于光谱的分割方法在分割精度上有一定程度的提高.     

基于邻域分割的空谱联合稀疏表示高光谱图像分类技术研究

传统的高光谱遥感影像分类算法侧重于光谱信息的应用。随着高光谱遥感影像的空间分辨率的增加,高光谱影像中相同类别的地物在空间分布上呈现聚类特性,将空间特性有效地应用于高光谱遥感影像分类算法对分类精度的提升非常关键。但是,高光谱影像的高分辨率提供空间聚类特性的同时,在不同地物边缘处表现出的差异性更加明显,若不对空间邻域像素进行甄选,直接将邻域光谱信息引入,设计空谱联合稀疏表示进行图像分割,则分类误差较大,收敛速度大大降低。将光谱角引入空谱联合稀疏表示图像分类理论中,提出了一种基于邻域分割的空谱联合稀疏表示分类算法。该算法利用光谱角计算相邻像素的空间相似度,剥离相似度较低的邻域像素,将相似度高的邻域像素定义为同类地物,引入空谱联合稀疏表示模型中,采用子联合空间追踪算子和联合正交匹配追踪算子对其优化求解,以最小重构误差为准则进行分类。选取AVIRIS及ROSIS典型光谱影像数据进行实验仿真,从中可以看出,随着光谱角分割阈值的提高,复杂的高光谱影像分类精度和平滑区域的高光谱影像分类精度均逐步提高,表明邻域分割在空谱联合稀疏表示分类中的必要性。     

基于多尺度区域粒度分析的遥感图像分割

针对高分辨率遥感图像中不同地物具有粒度差异的特点,提出了一种多尺度区域粒度分析的图像分割方法。该方法首先使用均值漂移得到图像各尺度上的初始过分割区域,然后通过考虑区域大小和区域间上下文关系进行粒度分析,最后利用马尔科夫随机场模型对图像的粒度信息和光谱信息进行建模,得到分割结果。用平朔地区SPOT5和泰州航拍等遥感图像进行了实验,并与若干考虑光谱特征的分割方法进行了对比,结果表明提出的方法能有效地提高分割精度。     

基于改进谱聚类的重叠绿苹果识别方法

水果的可见光谱目标识别是实现农业自动化采摘至关重要的一步。在水果识别的过程中,由于重叠和遮挡的影响使得目标识别困难,识别率不高。本文针对自然环境中果实重叠的识别问题,利用谱聚类算法对图像进行分割,然后使用随机霍夫变换实现果实的识别和定位。针对传统算法运算复杂度高,运算速度慢的问题,本文提出了基于均值漂移和稀疏矩阵原理的改进谱聚类算法。首先使用均值漂移算法对图像进行预分割,均值漂移是一种用于密度梯度的无参估计法。该算法实质是一种迭代,先计算出偏移量,根据偏移量移动点,如此反复,直到偏移量为零即收敛到一点为止。利用均值漂移算法除去大多数的背景像素,为减少谱聚类算法的计算量做准备。然后提取预分割图像的有用信息即图像中像素对之间相似度的描述,将提取的图像特征信息映射到稀疏矩阵中,并使用K-means算法将其分类。得到最终的分类结果,实现对预处理图像的再次分割。然后恢复图像分割区域的颜色,使用彩色向量梯度提取边缘轮廓,对得到的轮廓图像使用随机霍夫变换,并在检测过程中设置半径参数的范围从而进一步加快算法的运行速度。经过检测可以得到目标的圆心坐标和半径,从而实现重叠绿苹果的识别。降低了谱聚类的数据处理量,提高了算法的运行速度。经过试验分析和算法对比,该算法得到较高的重合度95.41%,较低的误差率4.59%和误检率3.05%。     

基于改进谱聚类的重叠绿苹果识别方法（英文）

水果的可见光谱目标识别是实现农业自动化采摘至关重要的一步。在水果识别的过程中,由于重叠和遮挡的影响使得目标识别困难,识别率不高。本文针对自然环境中果实重叠的识别问题,利用谱聚类算法对图像进行分割,然后使用随机霍夫变换实现果实的识别和定位。针对传统算法运算复杂度高,运算速度慢的问题,本文提出了基于均值漂移和稀疏矩阵原理的改进谱聚类算法。首先使用均值漂移算法对图像进行预分割,均值漂移是一种用于密度梯度的无参估计法。该算法实质是一种迭代,先计算出偏移量,根据偏移量移动点,如此反复,直到偏移量为零即收敛到一点为止。利用均值漂移算法除去大多数的背景像素,为减少谱聚类算法的计算量做准备。然后提取预分割图像的有用信息即图像中像素对之间相似度的描述,将提取的图像特征信息映射到稀疏矩阵中,并使用K-means算法将其分类。得到最终的分类结果,实现对预处理图像的再次分割。然后恢复图像分割区域的颜色,使用彩色向量梯度提取边缘轮廓,对得到的轮廓图像使用随机霍夫变换,并在检测过程中设置半径参数的范围从而进一步加快算法的运行速度。经过检测可以得到目标的圆心坐标和半径,从而实现重叠绿苹果的识别。降低了谱聚类的数据处理量,提高了算法的运行速度。经过试验分析和算法对比,该算法得到较高的重合度95.41%,较低的误差率4.59%和误检率3.05%。     

一种空间自适应的多光谱遥感影像端元提取方法

针对现行的凸锥体分析方法提取多光谱影像端元数目的有限性,提出了基于空间全局聚类分析的多光谱遥感影像端元自适应提取方法。该方法首先通过主成分分析对多光谱遥感影像进行降维处理,去除波段间的相关性;然后根据空间光谱间相似性,采用经典的空间聚类算法ISODATA对影像全局聚类,合并聚类后小斑块,实现影像自动分块;最后根据分块对象地物类型分布的复杂程度和散点图特征分析,自适应确定端元数目,再通过沙漏算法迅速地提取端元。通过TM影像端元提取实验表明该方法能够有效的提取多光谱影像的端元;同时克服了端元数目限制,提高了端元提取的精度,为多光谱遥感影像端元提取提供了新思路。     

基于局部端元提取的遥感影像波段模拟

针对“波谱库-影像”多光谱遥感影像波段模拟方法中波谱库以矿物质类别为主、忽略大气环境和成像时间对地物波谱影响的问题,以及“参考影像-影像”影像波段模拟方法中地物混合像元和不同空间分辨率像元间模拟的尺度效应问题,提出基于局部地物端元提取的遥感影像波段模拟方法。首先对与待模拟影像具有相似地物类别组成的参考影像进行光谱聚类分割,形成影像局部区域;然后提取各个局部区域的地物端元,并对地物端元进行优选形成地物端元样本集;接着利用端元样本集建立地物端元波谱间的关系模型;最后利用关系模型预测目标影像波段。首先通过模拟Landsat TM5影像的蓝光波段,验证方法的稳定性和可靠性;然后通过模拟IRS-P6影像的蓝光波段,验证方法的适用性和推广性;并在实验过程中同已有的“波谱库-影像”波段模拟方法和“参考影像-影像”波段模拟方法进行视觉效果对比和定量统计分析,进一步表明方法对各类地物均有较好的模拟效果,能够准确地表达地物的真实波谱。     

基于均值漂移的遥感图像海陆边界分割算法

光学遥感图像海陆边界分割是海洋近岸目标检测和识别的重要技术基础。由于光学遥感图像分辨率的提高,海陆边界分割存在背景复杂、干扰多等问题。为解决复杂背景下高清遥感图像海陆边界分割问题,提出了一种新的海陆边界分割算法。该方法包含三个部分:使用均值漂移算法将遥感图像处理成若干同质区域;采用一种新的基于扫描线的方法选择海水区域种子像素点,利用区域增长算法填充海水区域;通过连通区域分析的方法分离陆地部分,得到海陆分割结果。实验证明,该方法能够对于复杂背景下的光学遥感图像实现准确、稳定的海陆分割,算法具有较强的鲁棒性和准确性。     

基于均值漂移和模糊积分融合的高光谱图像分割

针对高光谱图像的特殊性,给出了一种基于均值漂移和模糊积分融合的高光谱图像分割算法。依据高光谱图像各波段间高度的相关性将其分为若干组,通过主成分分析对各波段子集进行降维。在此基础上,采用均值漂移算法计算各波段子集图像的聚类中心进而实现分割,再利用模糊积分融合各波段子集的分割结果。仿真结果证明了该算法的有效性。     

Mean shift based clustering of neutrosophic domain for unsupervised constructions detection

Automation has been a hot issue in constructions extraction, but there has not yet been a universally accepted algorithm. Commonly, constructions are extracted by user-defined thresholds, and they have to be adjusted with the variation of images and types of constructions. To overcome the shortages, an unsupervised algorithm to extract constructions is proposed in this paper. It adopts mean shift clustering in neutrosophic set domain to segment images, which makes it possible to detect constructions with a stable threshold. The algorithm is compared with three welcomed and recently developed supervised techniques by six study images with two sorts of resolutions. Experiments show that among the four algorithms, the method proposed in this paper performs best in constructions detection. It not only maintains the original shape of buildings, but also generates extracted constructions as a neat whole. Furthermore, the new method has stronger robustness when faced with images with different resolutions and imaging qualities. As tests show that the new algorithm can reach a kappa coefficient of 0.7704 and an accuracy of 89.8054%, which are relatively high in constructions extraction, it can be a robust unsupervised technique to extract constructions.     

基于正交投影散度的高光谱遥感波段选择算法

由于高光谱数据的海量高维特征,对其进行降维处理成为高光谱遥感研究的一个重要问题.波段选择算法由于能够有效地保留原始数据的信息,在高光谱数据降维及后续的遥感识别与分类等方面具有明显的优越性.文章提出了一种基于正交投影散度(OPD)的波段选择方法,该方法继承了正交子空间投影(OSP)算法的特点,通过把原始数据投影到特征空间...     

基于加权率失真优化SPIHT算法的干涉多光谱图像压缩

基于空间调制型成像光谱仪的成像特点,提出了一种适合于干涉多光谱图像的加权率失真优化多级树集合分裂(SPIHT)光谱压缩算法。该算法根据干涉多光谱图像在时域和频域的特点,推导出时域中随着光程差的增大,干涉图像对频域中光谱曲线的形状影响越大。因此,在光程差方向上,逐渐提升率失真函数的斜率,增大对图像的保护程度,不仅弥补了SPIHT算法在码率分配上的不足,而且有效地保护了频域中的光谱信息。实验结果表明,无论在时域还是频域,该算法与现有算法相比,性能有明显改进。     

基于光谱曲线形态的高光谱影像检索方法研究

随着传感器技术、数据通讯技术的飞速发展,利用各种机载和星载传感器,己经获取到各种不同的海量遥感影像数据。巨大的数据量带来了数据存储和管理的问题,如何实现从海量影像数据中检索出我们所需要的信息显得十分迫切。影像检索最早由Chang于1980年提出,是对传统信息检索的扩展。针对海量遥感影像高效检索的需求和高光谱遥感影像波段数目多的特点,分析了影像检索中的影像距离函数和相似性度量问题,基于经典的曲线简化Douglas-Peucke算法(简称DP算法)提取光谱曲线的形态特征,利用“提取特征”的思想,提出了基于DP算法的光谱曲线和影像检索(简称DPSR)方法,将光谱形态特征应用于影像检索当中。DPSR利用光谱曲线上的特征点,减小了计算量,实现了有效地匹配和检索,适合高光谱遥感影像的光谱检索。文章选择了OMISI高光谱数据的四种易混分地类进行了相似性度量的对比实验。通过与常规的分析方法光谱角匹配(SAM)、光谱信息散度(SID)的对比可以看到,DPSR在较少计算量的情况下能保持较高的计算精度,提供了一种新的影像光谱高效检索方法。此外,文章还提出了尚待进一步研究的问题。     

基于光谱空间变换的遥感图像目标探测方法研究

针对遥感图像在频率域中的表征,提出了一种基于光谱空间变换的遥感图像目标探测方法。该方法首先利用傅里叶变换,将遥感图像从空域转变到频率域;然后利用频谱能量楔状采样和谐波叠置等手段,将不同频谱能量所表征的目标特征信息分解到不同的高、低频段中,由此获取对应目标特征在频率域中的探测标志;最后结合在频谱能量上具有方向和频带选择性的匹配Gabor滤波器,实现了居民楼地物目标的有效探测。试验结果表明,文章所提出的方法能够较好地探测遥感图像的目标信息,并且具有特定方向上目标检测的能力。     

高分辨率遥感图像耕地地块提取方法研究

利用高分辨率遥感图像的光谱信息提取耕地地块对于土地利用动态监测、精准农业等领域有着非常重要的意义,然而传统的结合GIS软件与手工数字化提取地块的方法费时费力,并且具有很大的主观性,因此利用计算机自动提取地块具有很强的现实意义。文章提出了一种基于小波变换和分水岭分割的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法,首先结合高分辨率层遥感图像的光谱信息,利用图像分类结果对原始图像中典型地物的灰度值进行对比增强处理,然后进行小波变换和分水岭分割,通过改进的区域合并算法解决过度分割问题,最后利用Canny算子引入边缘信息,得到最终的耕地地块分割结果。通过对北京地区Quickbird数据的应用,准确快速的提取了耕地地块数据,证明该方法是一种有效、可行的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法。     

3D卷积自动编码网络的高光谱异常检测

高光谱图像包含丰富的地物光谱信息,在遥感图像领域有着巨大的发展前景.高光谱图像异常检测无需任何先验光谱信息,便可检测出图像中的异常目标.因此,在国防军事和民用领域都有广泛的应用,是现阶段高光谱图像处理领域的研究热点.然而,高光谱图像存在数据复杂、冗余性强、未标记以及样本数量少等特点,这给高光谱图像异常检测带来了很大的挑...     

基于可见光的多波段偏振图像融合新算法

采用了一种新的基于小波变换的偏振图像融合算法.首先,将两个波段中的每一波段三幅偏振图像利用小波变换分解成低频和高频部分,低频的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的窗口区域方差来确定融合后高频小波系数,得到一个波段一幅图像.接着,将得到的图像再进行小波分解,采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数,高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则,用来调整高频小波系数,将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价.实验结果表明,融合后的偏振图像不仅反映了场景的偏振信息,而且还包含了丰富的光谱信息,目标与背景的衬比度也得到了增强,为进一步的目标检测和识别提供了便利.     

光谱最小信息熵的高光谱影像端元提取算法

端元提取是混合像元分解的关键,研究其算法在高精度的地物识别、丰度反演和定量遥感等方面具有重要意义。通过研究高光谱遥感影像光谱特征,结合信息熵理论,应用高斯分布函数,建立了一种新的高光谱影像端元提取算法,即光谱最小信息熵(spectral minimum shannon entropy,SMSE)算法。将该算法应用于AVRIRS高光谱影像的端元光谱提取,并经过与美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)波谱库中的数据匹配,得知其提取端元的精度较高。同时,通过与经典的纯净像元指数(pixel purity index,PPI)和连续最大角凸锥(sequential maximum angle convex cone,SMACC)等端元提取算法进行实验比较和结果综合分析,发现光谱最小信息熵算法提取端元光谱效率更高、精度更好。此外,分别利用SMACC和SMSE提取Hyperion高光谱影像端元,得出SMSE的端元提取效果好于SMACC,从而可认为SMSE算法具有一定普适性。     

光流动态纹理在土地利用/覆盖变化检测研究中的应用

建议了一种基于光流动态纹理（optical flow dynamic texture）的高分辨率遥感影像变化检测新方法,用一种运动的关系描述地物变化,能够在多时相高分辨率遥感影像中自动获取土地利用和土地覆盖的变化信息。利用光流理论从原理上描述了地物渐变的过程,突破了以往遥感变化检测方法中认为地物发生突变的假设。该方法的流程简单,易于在目前的土地管理、城市规划等需要发现用地变化的系统和软件中使用。该方法考虑到了多时相遥感影像间的时间维度特征,为遥感变化检测提供了更加丰富的信息,进而改善了变化检测方法主要依赖空间维度信息的现状。以光流动态纹理作为变化的基本体现,结合光谱信息共同用于高分辨率遥感影像的支持向量机分类后变化检测,方法顾及了遥感影像时间维度的纹理,相较大多数空间纹理其数据量较小;纹理计算仅需设定一个参数,自动程度较高;可缓解行业中大量人工解译的现状。通过利用中国大庆市杜尔伯特蒙古自治县2011年和2012年QuickBird影像对该方法的有效性进行了评价。深入分析了不同的光流平滑系数α对该方法的影响,以及对地物变化描述效果的影响。实验结果显示,该方法效果理想,总体精度达到87.29%、Kappa系数达到0.850 7,其精度优于单纯利用光谱信息的分类后变化检测方法。