基于改进的均值漂移算法的高分辨率遥感影像分割方法研究

影像分割是面向对象信息提取的关键,其分割结果的精度高低将对信息提取结果精度产生重要影响。本文在研究均值漂移(Mean shift)算法的基础上,对图像的多维特征向量加以改进。该改进算法先通过改进颜色特征距离公式来对高分辨率遥感影像进行预处理,然后加入纹理特征向量,并设置纹理特征的参数值和迭代次数,进而对高分辨率遥感影像进行分割。文章采用该改进的均值漂移算法对遥感影像进行分割实验,并与业界公认的ecognition软件的分割结果进行对比,实验结果表明:该改进算法得到的分割精度更高,能得到更好的分割结果。     

基于自动多种子区域生长的遥感影像面向对象分割方法

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础.     

基于超像素空间关系特征的无人机影像拦河坝提取

针对目前无人机影像提取内河目标存在的人工解译依赖高等问题,提出一种基于超像素空间关系特征的内河设施提取算法.首先,采用简单线性迭代聚类(SLIC)算法分割无人机影像生成超像素;其次,对分割得到的超像素区域进行颜色及纹理特征计算,基于支持向量机(SVM)实现水陆分割;最后,基于空间关系特征实现拦河坝的自动提取.实验结果表明,该方法能够有效提取无人机影像中的拦河坝区域,对内河航运发展和航道设施监测具有一定的应用价值.     

改进的Mean-Shift遥感影像分割方法

基于高斯核Mean-Shift(MS)算法因收敛速度慢难以满足遥感图像处理的实时应用要求,提出一种改进的MS算法应用于遥感图像分割.针对传统MS算法需多次人工试用来确定固定带宽的问题,给出几种类型遥感影像的空间带宽参考值,且不同波段影像用plug-in规则分别计算值域带宽.针对遥感影像数据量大、MS迭代计算时间长的不足,使用一些加速策略来加速收敛;由于采用MS算法检测出的模点数较多,采用基于全局模点融合来稳定遥感影像分割结果;可用于分割遥感影像的特征很多,模点检测时用灰度特征,全局模点融合时用纹理特征,这样充分利用了遥感影像多维特征且不降低计算速度.采用Quickbird影像进行分割试验,研究结果表明:本文算法自适应程度高,速度和精度也能满足应用要求,是一种稳健的自动分割方法.     

一种淋巴组织结构彩色病理图像自动分割算法

提出了基于约简纹理谱特征值的分割方法.首先,对淋巴组织结构病理图像进行特征分析,利用约简纹理谱特征及形状特征,分离出各组织结构,同时进一步提高滑动窗口的纹理谱计算方法;然后对淋巴小结采用灰度分割算法,分离出细胞核、胞浆等.实验证明,该方法简单快速,能对彩色淋巴组织结构病理图像进行有效的分割.     

基于区域过划分和再融合的全幅视觉图像分割

研究对移动机器人采集的视觉图像进行全局精确分割问题. 针对全幅道路图像分割问题提出:首先利用区域生长算法对视觉图像在HSV颜色空间下进行基于颜色特征的全局过分割,再利用傅里叶变换提取周向谱纹理特征,根据空间位置的相邻性和周向谱的分布特性,对过分割的全幅视觉图像进行基于纹理特征的再融合. 实验结果表明,该算法能够准确实现全幅图像的分割,比单纯利用颜色或纹理特征进行全幅图像分割具有更高的精度和可靠性.     

文本图像页面分割算法研究

提出了一种基于改进纹理谱的文本页面分割算法,该算法首先采用改进的递归投影轮廓切割算法对文本图像页面进行粗分割,并提取文本图像的纹理谱特征;然后采用最小距离法将相邻纹理单元进行分类;最后实现文本图像页面文字区与非文字区的精确分割.实验表明,提出的方法在含有文字、图、表格的文本图像页面分割中效果很好,对其他复杂文本图像页面分割也具有适应性.     

几何信息分割算法在居民地提取中的应用

针对从全色航空影像中进行居民地区域提取的随机性和复杂性 ,阐述了一种基于几何结构信息进行居民地提取的新算法。此算法的特点是在影像上提取居民地的几何信息 ,形成居民地影像的特征。与传统的居民地提取方法比 ,此算法用到了居民地纹理的矢量信息 ,从而更准确的刻画了居民地的纹理特性。试验结果表明 :基于几何信息的分割算法对居民地有较好的提取效果     

基于Gabor纹理特征的遥感影像查询方法

纹理分析方法在遥感影像分析中占有重要的地位,可用于遥感影像的分类、目标识别、查询浏览和分割。本文探索了将一种Gabor小波纹理描述方法用于遥感影像的查询。遥感影像首先通过一种Gabor小波变换,从变换后的频域空间提取统计纹理特征,然后用所提取的纹理特征对遥感影像进行查询。遥感影像查询比较实验表明,基于Gabor小波纹理特征的遥感影像查询方法优于广泛使用的基于空间灰度依赖矩阵纹理特征的方法。     

基于分水岭与多尺度相结合的影像分割方法

分水岭分割是一种应用较广泛的影像分割方法,它能自动生成单像素宽度的封闭轮廓,但需要把影像分割成过多小区域,从而导致影像分割耗时且工作量大。本文就此提出一种分水岭和多尺度相结合的高分辨率影像分割方法。该方法首先运用分水岭方法对融合了亮度梯度和纹理梯度的综合梯度进行计算,然后将同质性度量值最小的区域对合并,最后结合改进区域邻接图进行区域合并。实验结果与基于分水岭和区域合并的影像分割算法得到的结果进行比较,证明该方法不仅能充分利用高分辨率遥感影像中地物的光谱、形状、纹理等特征,而且减少了计算时间。     

分形模型用于菌落图象的纹理分割

利用分形模型对菌落的显微图象进行纹进分析，表面的覆盖维数是描述菌落的有效特征，并综合其灰度特性，抽取菌落的中央隆起部分，用地菌落的识别，结果说明分形模型用于昭菌落具有自相似的物体的纹理分割是成功的。     

基于不规则区域分割及灰度排序分类的分形压缩算法

基本分形压缩分类算法多以单一特征分类且需要庞大的匹配搜索运算。首次将PCNN分割引入分形压缩,提出一种基于不规则区域分割及图像灰度排序分类的分形压缩算法。算法首先对原图像进行不规则区域分割,然后利用所得二值图像的灰度值与原图像的灰度值两个特征对图像块进行联合分类,以缩小搜索匹配的范围,提高压缩速度。实验结果表明,所提算法在保证解码质量的前提下,大幅度减少了编码时间。     

分形技术在彩色纹理分割中的应用

应用分形技术,对彩色图象的纹理分割问题进行了探讨．为了有效地描述彩色纹理特征,我们利用图象中的色彩信息,通过象素的色彩曲面之间的体积值和单种色彩分量值进行分析,获得相应的分形特征,继而运用中值滤波技术和非监督聚类算法对特征图象进行分割．实验结果表明,利用分形技术进行彩色纹理分割是非常有效的．     

基于分形维数的图像纹理分析

利用分数维能够把图像的空间信息和灰度信息有机结合起来的特性,提出了一种基于分形维数的图像纹理分析方法.为了更准确地描述纹理表面的粗糙度,该方法首先将纹理图像进行6种灰度变换并计算其相应的分形维数,同时采用H lder指数作为描述图像纹理的奇异性特征,然后利用提取的纹理特征对图像进行纹理分割.实验结果表明:采用该方法所分割的图像能很好地体现图像的纹理分布.     

考虑分形特征的岩心扫描图像合理分割方法

考虑岩石的孔隙度和孔隙结构的分形特征的关系,结合图像分割Otsu算法,提出Otsu算法的分形校正算法。首先对三种砂岩岩心的扫描图像进行处理,得到结果与实验结果进行对比,发现分形校正算法能够大大提高图像分割的准确度;此外对致密性气藏岩心和页岩岩心进行处理,分形校正算法的结果同样更接近实验值。由于实验得到为岩心的有效孔隙度,因此比计算值偏小。对于实验难以测量孔隙度的岩心,可以采用Otsu分形校正算法对扫描图像进行处理,得到其孔隙度。     

图像分维数特征提取的算法及分析

研究了分维数理论在图像特征提取上的应用，在分析图像分维数计算原理的基础上，提出了一种计算分维数及其辅助特征的方法，并进而研究噪声、遮挡及图像灰度对比度对分维数值的影响。实验结果表明，分维数反映了图像的纹理性质，加入图像噪声、云层遮挡或提高图像对比度都会使分维数不同程度的增大。     

一种基于分形理论的语音分割新方法

语音是由混沌的自然音素组成的，而分形可以很好地为成混沌状态的自然音素建模．语音波形具有分形特征，将分形用于改善语音识别技术越来越受到重视．语音的特性决定了每一个音素展现其固有模式，因此相邻音素之间的分维值不同．通常求取语音波形的分维值轨迹可把人的发音分割成句子、词、甚至音素．实验证明，该方法在语音分割中取得了很好的效果．     

一种基于多尺度分形新特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下单帧图像的小目标检测问题.根据人造目标的分形特征随尺度变化比自然背景剧烈这一特点,提出一种多尺度分形新特征.该特征比标准分形维数更好地突出自然背景中的人造目标,对三种图像不同的背景干扰起到了较好的抑制作用.在多尺度分形新特征图像中采用局部直方图统计方法进行目标检测.实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和普适性,能从单帧图像中较好地检测定位小目标,检测准确率达95%以上.     

基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。     

引入分维值进行南京市区土地利用分类

采用盒维数法计算研究区各土地利用类型的分维值,得到分维特征图像,并将它和另外几个波段一起参与研究区的监督分类,和不考虑分维值的监督分类比较,在本研究区,精度提高比较显著的是居民地和林地,保持了交通用地和水域的高分类精度,对园地和耕地没有明显的改善效果.结果表明,加入分维信息可以在一定程度上提高图像监督分类的精度.