面向对象的城市绿地信息提取方法研究

在比较传统的城市绿地提取方法的基础上,采用了面向对象的图像分类技术,对QuickBird卫星图像进行上海市区绿地信息提取实验,得到了令人满意的结果,总体分类精度达到84.4%,较传统的监督分类方法提高了24.4%,具有明显的优越性和应用前景.     

基于遥感的昆明市城市土地利用变化情况对比研究

利用昆明地区1992年、2005年两个时相TM数据,在ERDAS IMAGINGE8.5专业遥感图像处理软件的支持下,进行土地利用分类和昆明市区13年来土地利用化的对比研究.将分波段分层分类法与基于监督分类的分层提取法相结合,利用TM影像多光谱数据间的有效重组利用,在TM145波段组合影像上提取建设用地和水体,在TM345组合上提取剩余地类.在单纯运用监督分类法对掩膜后的2005年影像分类难以达到精度要求时,用基于监督分类的分层分类法,分出一类掩膜掉一层,最终将所有层叠加得到研究区土地利用/土地覆盖分类图,分类精度达到要求.并根据分类结果进行研究区13年来土地利用数量结构变化分析和土地利用转型分析.     

提高城市TM图像分类精度的两种方法比较

城市遥感图像分类是获取城市绿地空间分布状况的基础,然而混合像元的存在导致分类精度不高.因此,提出了混合像元分解模型结合神经网络法(MPD-NN法),利用其对北京市TM图像进行地物分类,并与较常用的决策树法分类结果比较,研究在图像现有空间分辨率的条件下提高城市分类精度.结果表明,MPD-NN法分类可较为有效地处理城市遥感图像存在的混合像元问题,可以提高城市分类精度,分类精度高于决策树法,其总体精度和Kappa精度均将近90%,水体、草地、农田、裸地、林地的分类精度在85%以上,高密度建筑区、低密度建筑区、水泥地的分类精度接近80%,也均高于决策树法,是遥感分类较精确识别城市下垫面地物的一种可行方法.     

一种改进的决策树分类方法在土地利用信息提取中的应用

选择昆明市作为研究区,以2011年LandsatTM影像为基础数据,通过分析研究区地形特征,提出把研究区进行分区并分别确定高程、坡度决策规则的改进型决策树分类方法,并结合分析的光谱特征规律,在决策分类中引进了比值型指数、NDVI值,构建基于光谱特征和地学辅助知识的决策树信息提取模型,最后对传统计算机自动监督分类方法与决策树信息提取模型方法解译的昆明市土地利用数据的精度进行评价。研究结果表明：基于改进的决策树分类方法进行遥感信息提取的昆明市土地利用数据的Kappa指数比传统监督分类方法提高了0．234,分类精度提高了17．03％;从各种地类类型的测试样本点平均正确率来看,改进的决策树分类方法比传统监督分类方法提高了21％,大大提高了LandsatTM遥感数据分类的精确度和可靠性。     

分维方法在肝癌超声图像纹理识别中的性能比较研究

研究描述超声肝图像纹理特征的分维方法。用14幅正常肝样本图像和14幅原发性肝癌样本图像检验并比较评估4种分维方法。用布朗运动方法、毯子法、傅里叶功率谱法和差分盒计数法4种方法得到的分维作为特征进行ROC(Receiver operating characteristic)分析,以SVM作为模式分类方法的分类正确率进行分析。研究结果表明:除了分数布朗运动方法外,由毯子法、傅里叶功率谱法和差分盒计数法获得的描述正常肝图像感兴趣区域的分维值明显小于描述原发性癌图像感兴趣区域的分维值;采用傅里叶功率谱方法得到最大的ROC曲线下的面积;用SVM(Support vector machine)方法进行分类也取得了与ROC分析类似的结果,即用傅里叶功率谱方法进行分类准确度最高,分数布朗运动和差分盒计数方法效果较差,毯子方法效果居中;傅里叶功率谱方法是描述超声肝图像纹理特征最适合的方法。     

基于人工神经网络的城市航空遥感图像植被分类研究

研究了一种基于模糊量化与多层前馈神经网络相结合进行多类别遥感图像植被分类的新方法.对分类指标 进行π隶属函数模糊量化之后,进行多层前馈神经网络(MLP)训练,再用训练后的MLP网络构成监督分类器,并 以宁波市彩红外航空遥感图像资料为数据源,选取园林区为试验区,对植被进行监督分类,分类精度达78%.研究 成果表明,该方法适用于多类别的遥感图像植被分类,其分类效果也较好.     

基于SVM和线性光谱混合模型的城市不透水面丰度提取

不透水面丰度的提取在城市环境监测和规划研究中具有重要价值.基于2006年7月30日合肥市TM影像数据,运用支持向量机(SVM)监督分类与线性光谱混合模型(LSMM)相结合的方法提取研究区不透水面丰度值,并与单一运用线性光谱混合模型提取结果进行比较.研究结果表明:支持向量机监督分类和线性光谱混合模型相结合的方法RMSE为12.8%,提取精度高于线性光谱混合模型,该方法提高了城市不透水面丰度提取的精度.     

基于分维像的红外弱小目标检测方法

针对红外图像的特点及分形分维的特性,提出了基于分维像的红外弱小目标检测方法.用滑动窗口在红外图像上滑动,根据分形布朗运动计算出窗口分维作为该窗口中心像素的分维,这样就可以计算出图像每一像素的分形分维,并以此为元素构造成分维像.在分维像中,人造目标的分维值小于自然背景的分维值,适当地选取阈值就可以把目标检测出来.实验结果表明,用分维像的方法检测红外目标可以取得很好的效果.     

基于人工神经网络法的遥感影像分类研究

在遥感和GIS的支持下,采用人工神经网络(ANN)法对研究区土地利用/覆盖进行信息提取,并对ANN改进前后的分类结果和最大似然法(MLC)的分类结果进行对比分析.实验发现采用改进后的ANN分类总体精度达到了93.91%,较改进前提高了2.16%,较MLC提高了6.44%.研究表明:使用ANN进行遥感图像分类,精度优于MLC,改进后的ANN精度优于改进前的ANN.与传统方法相比,ANN分类达到的精度更高,可更好地区分土地利用地类,提高土地利用信息的精度.     

基于多类支持向量机的遥感图像分类及其半监督式改进策略

基于神经网络的遥感图像分类取得了较好的效果,但存在固有的过学习、易陷入局部极小等缺点.支持向量机机器学习方法,根据结构风险最小化(SRM)原理,表现出很多优于其他传统方法的性能,本研究的基于多类支持向量机分类器的遥感图像分类取得了达95.4％的分类精度.但由于遥感图像分类类别多,所需训练样本较大,人工选择效率较低,为此提出以人工选择初始聚类质心、C均值模糊聚类算法自动标注训练样本的基于多类支持向量机的半监督式遥感图像分类方法,期望能在获得适用的分类精度的基础上有效提高分类效率.     

B超图象的纹理识别

根据肝脏B超图象的特点 ,提出利用分形特征配以和差直方图提取特征参数进行纹理识别 ,实验结果表明 :该方法分类精度高且计算速度快 ,克服了它们各自作为特征对肝脏B超图象进行纹理识别时 ,其识别率较低的缺点     

利用熵和分形压缩编码的图像检索新方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题之一,文章提出了一种图像信息熵和分形编码相结合的图像检索方法．首先,计算图像库中的各幅图像的信息熵,比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次．利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,应用到图像库同类的图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果．实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,该法在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间．     

基于分形维数的皮革图像分类研究

为了对皮革图像进行分类,引入分形维数这一新特征,并通过毯子法计算皮革图像的分形维数,通过与实验所得的阈值进行比较实现牛皮和羊皮图像的分类.试验表明,该方法对牛皮和羊皮图像能进行有效的分类.     

一种基于Pauli分解和SVM的全极化SAR监督分类算法

全极化SAR影像准确分类的一个重要前提是充分提取反映地物实际物理性质的特征。然而现有的全极化SAR特征提取算法和分类算法众多,却均存在各种各样的问题。无论极化特征提取方法还是分类算法,都会影响最终的分类精度。针对此问题,在多次实验的基础上,提出一种综合Pauli极化特征分解和SVM的分类策略,简称为Pauli-SVM算法。首先通过经典的Pauli分解法提取全极化SAR影像的奇次散射、偶次散射、体散射等极化特征,并将这些信息组合成一个特征向量,然后引入高精度的SVM分类算法,选择训练样本后对全极化SAR影像进行监督分类。在江苏溧水和南京横溪镇两个研究区,以ALOS卫星的PALSAR影像为研究数据,进行监督Wishart分类算法、Freeman特征提取法结合SVM的分类算法、Yamaguchi特征提取法结合SVM的分类算法、Pauli-SVM算法的分类对比实验。结果表明,新提出的Pauli-SVM算法可以有效的提高分类的准确性。     

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.     

一种基于图像熵及分形维矢量的图像检索技术

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解决的关键问题之一.提出了一种利用低维数据有效表示图像特征的基于图像熵及位面图序列分形维矢量的图像检索方法,实现了快速有效的图像检索.     

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．     

基于分维特征的肝脏CT图像识别

目前分形理论已被广泛应用于医学图像识别.本文利用了改进的差分盒计数法对肝脏CT图像进行了分形维数的分析,表征了肝脏图像的纹理特征,则可识别医学图像肿瘤信息.医学图像识别的结果可以直观的方式显示给临床医生,从而辅助医生提高医疗诊断的准确性和科学性.     

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。