改进的多粒度原理在遥感图像分割算法研究

针对传统的遥感图像分割算法由于计算复杂等原因,造成图像的分割分辨率低,清晰度不高,当图像中的信息量非常大时,对图像分割非常耗时等问题缺陷,为了有效地分割图像,提出了一种改进的多粒度原理和小波算法相结合的遥感图像分割算法;该方法首先采用小波变换对图像的弧度直方图进行小波多尺度变换,并进行分解操作,然后采用粒度合成技术对分解后的图像进行合成;文中采用的是256×256的SAR图像来进行实验对比,结果表明,提出的算法有效地改善了分割效果,分割出的图像边缘效果明显清晰,证明了该算法的可行性和有效性。     

基于窄带多区域水平集方法的遥感图像分割

由于遥感图像存在边缘混叠等问题,经典的C-V模型会产生大量的冗余轮廓,而且无法分割多个同质区域的目标.为此,提出了基于C-V模型的窄带多区域水平集图像分割方法,采用N-1个水平集函数将图像分割成N(N＞1)个区域,每个水平集函数表达一个区域.该方法一方面通过建立独立多区域水平集模型可以消除多余的轮廓,避免分割区域的重叠...     

基于马尔可夫随机场的改进Metropolis混凝土CT的图像分割方法

提出一种基于马尔可夫随机场改进的Metropolis模拟退火算法.该算法中阈值α的选取优化了Metropolis算法.根据Beyes理论将图像分割问题转化为最大后验概率求取问题,并给出了参量预测算法.在实验中,将本文提出的算法与ICM、传统的Metropolis和Gibbs采样模拟退火算法进行比较.结果表明改进的Metropolis算法在图像分割效率和分割准确度上都有明显的提高.通过混凝土CT图像分割实验,改进Metropolis的应用能够较完整地反映出混凝土材料的内部结构和缺陷.     

基于马尔可夫随机场的改进Metropolis混凝土CT的图像分割方法

提出一种基于马尔可夫随机场改进的Metropolis模拟退火算法.该算法中阈值α的选取优化了Metropolis算法.根据Beyes理论将图像分割问题转化为最大后验概率求取问题,并给出了参量预测算法.在实验中,将本文提出的算法与ICM、传统的Metropolis和Gibbs采样模拟退火算法进行比较.结果表明改进的Metropolis算法在图像分割效率和分割准确度上都有明显的提高.通过混凝土CT图像分割实验,改进Metropolis的应用能够较完整地反映出混凝土材料的内部结构和缺陷.     

基于图的加权核K均值的图像多尺度分割

提出改进的最小割(IMC)模型以避免分割出小的孤立点集,研究了改进的最小割模型与加权核K均值之间的等价关系,列举了几种常见的用于建立图割模型边权值的相似度函数,并分析了其对分割结果的影响.在此基础上.设计了一个摹于图的加权核K均值图像多尺度分割方法,该方法既避免了基于图割的图像分割中图谱的求解问题,又避免了加权核K均值方法中核矩阵的选取问题,同时实现了对图像多尺度的分割.通过对该方法进行抗噪性能的分析,以及在光学图像上对实验结果进行比较,验证了所提出方法的有效性.     

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...     

基于区域进化的区域增长图像分割

为克服经典区域增长算法中门限选择困难、分割稳定性不高与串行处理速度慢的不足,提出了基于区域进化的快速区域增长图像分割算法。引入了新的区域能量表示模型,并给出了迭代进化形式。在区域增长过程中,逐渐增加区域增长的门限,通过对能量函数的动态优化来逼近最佳分割结果。仿真实验表明,该方法能有效地避免经典区域增长算法中门限选择的困难,采用区间连通处理技术代替单一像素串行迭代处理方式,可使分割速度提高十多倍。     

基于各类各向异性的EM-MAP-HMRF多源遥感图像融合算法

为提高目标识别率,在目标图像融合过程中引入Markov随机场建立类别的先验分布模型,针对模型中参量β的选取问题,提出了基于各类各向异性的期望最大化-最大后验概率-多层次马尔可夫随机场集中式与分布式两种图像融合算法.实验证明,两种融合算法都既可以提高分类准确度,又能够增大抗噪能力,且二者又有不同的特色,可以根据实际要求(如,运算速度、分类准确度、计算负荷等)进行应用选择,用以提高对特定目标进行自动检测与识别的准确性.     

基于纹理分割的遥感图像的变化探测

提出一种基于纹理分割的遥感图像变化探测算法,利用纹理来反应不同地表形态的影响。对于两幅同一地点、不同时刻的图像,先将前一时刻的遥感图像分割成一系列代表不同地表形态的纹理,假设前一时刻图像的灰度分布在这些分割所得的纹理区域上可以用高斯分布描述,则后一时刻的图像在这些纹理区域上远离高斯分布的像素点便是异常的变化点。由于算法是在分割以后的纹理上分析像素值的统计特性,而不是在滑动的窗口中,因此不受变化大小和形状的限制。实验结果进一步验证了算法具有很好的探测性能。     

基于区域分割的遥感图像融合方法

提出了一种基于区域分割的图像融合方法，先将待融合的图像按空间特性分割成相似度不同的区域，然后根据具体应用目的对每个区域采用不同的融合规则.对多光谱与全色图像、多光谱与雷达图像两类遥感图像对进行了融合实验，实验结果表明，引入区域分割后的融合结果不但性能更优，而且可以很方便地控制不同图像源的成分对融合结果的贡献，满足特定应用的需求.     

一种融合边缘信息的面向对象遥感图像分割方法

针对高分辨率遥感图像边缘突出、上下文信息丰富等特点,提出一种融合边缘特征的区域分割算法,基于面向对象图像分析方法,综合考虑遥感图像的光谱和空间特征。首先应用SUSAN算子对全色波段图像提取边缘信息,然后对融合后的彩色图像进行两阶段分割,第一阶段采用倒四叉树融合成初始图像对象,在第二阶段中通过在区域异质性判据中增加边界强度特征的方式融合已提取的边缘信息进行分级区域合并,形成图像分割结果。文中用三峡库区某区域QuickBird数据进行了实验,并与ENVI Zoom和Definiens下的分割结果进行了效果对比和定量评价,结果表明该方法可行、有效。     

一种基于代价函数和模糊熵的图像分割方法

提出了一种基于代价函数和模糊熵的图像分割方法.该方法先用代价函数最小化法对退化的图像作预处理,之后,利用模糊熵作进一步的处理.实验结果表明:新方法和一般的阈值分割方法相比,不但分割图像的错分率较小,而且图像的视觉效果也有较大的改善.     

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。     

基于POCS-MPMAP合成算法的超分辨率图像复原

阐述了凸集投影理论(POCS)和基于Markov约束的Poisson-MAP超分辨率图像复原算法(MPMAP).为了能获得更大的带宽扩展和更好的复原图像,把POCS理论与MPMAP算法结合在一起,提出基于POCS-MPMAP的合成超分辨率图像复原算法.由此获得了改善的图像复原结果.     

基于互信息改进型脉冲耦合神经网络多值图像分割

为了自动地进行图像的多值分割,从原始图像与分割图像之间的相互关系出发,以最大互信息为优化分割目标,以互信息熵差作为一种新的分类类数判据,在对传统脉冲耦合神经网络模型改进的基础上,提出了一种基于最大互信息改进型脉冲耦合神经网络图像多值分割算法.理论分析和实验结果表明,该方法能够自动确定最佳分割迭代次数及最佳分割灰度类数,对分割图像具有良好的特征划分能力,且在分割类数较少的情况下,能较好地保持图像细节、纹理及边缘等信息,对不同图像分割准确度高,具有较强的适用性.     

基于神经免疫生长可免域网络的红外光谱图像分割算法

管道运输对远距离输送石油天然气有着较大优势,而与之伴随的管道安全问题使得管道安全检测至关重要.为确保任何时间下管道状况的有效检测,红外成像技术由于其根据对象的热辐射信息反映目标特征的特殊性,能够忽视可见光的影响检测管道状态,因而在管道检测领域有重要意义.但由于户外环境的多样性,交错的管道和复杂环境使得采集的红外管道图像...     

基于空频结合的图像增强的脑肿瘤分割

针对脑部核磁共振图像中含有噪音、对比度低及肿瘤边界不连续模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于空频域图像增强的脑肿瘤分割算法.首先,采用空频域相结合的增强方法对图像进行增强处理.该方法利用基于邻域的方法,结合了空间域增强算法与基于方向滤波器组的频率域增强算法,具有它们优点的同时,克服了前者导致的图像细节模糊的缺陷及后者带来的对比度降低的缺陷.然后,利用液体向量流的分割方法,对增强后的图像进行分割,得到脑肿瘤区域.实验结果表明,本文的增强方法在增强肿瘤边界特征的同时改善了图像的对比度和清晰度,提高了脑肿瘤分割的准确性.