基于对象语义的图像分割和分类方法

提出一种基于对象语义的图像分割和分类方法．建立多层级区域生长算法HRGSeg对图像进行分割,从而去除“弱对象语义”细节,降低过度分割的影响．在此基础上,提取颜色、边缘、纹理等低层次特征作为特征向量,并利用支持向量机建立样本训练机制,实现低层次特征向高层对象语义的映射．实验中,采用层次化分类机制,取得了较理想的结果．     

基于DLSVM算法的高分辨率遥感图像分类研究

为了进一步提高高分辨率遥感图像的分类精度及效率,融合支持向量机SVM及局部支持向量机KNNSVM算法,借助主动学习相关理论,提出了基于距离的局部支持向量机算法(DLSVM).该算法通过对未标记样本和超平面之间的距离与预先设定的距离阈值相比较,判断是否需要进一步建立局部支持向量机KNNSVM来确定样本的类标.对实际的高分辨率遥感图像分类的实验结果显示:在合适的距离阈值与K值的设置下,该算法能够提高支持向量机SVM的分类精度,同时大大降低KNNSVM算法的时间消耗.     

基于SVM的遥感图像校正算法研究

遥感图像已经成为空间技术领域非常重要的数据源,针对遥感图像的几何变形情况,采用近似的几何校正方法对图像进行线形或非线性的控制调整。为了提高遥感图像的精确度,本文采用支持向量机的方法进行校正,并在算法级别进行了改进,得到了较好的效果。     

基于SVM的虚拟人彩色切片图像自动分割

为实现对数字虚拟人彩色连续切片的自动分割,提出了一种基于支持向量机的自动分割方法.该方法首先利用虚拟人连续切片图像间在颜色、纹理等特征的相似性,使用支持向量机分类方法对相邻图像进行分割.在分割结果达不到预定允许最小相似度条件或一次训练结果用于连续分割切片次数达到给定的最大允许次数时,则再利用相邻切片在空间上的相似性,自动对当前切片进行重新采样,然后继续训练、分割.使用虚拟中国人女性一号(VCH-F1)数据集中切片图像进行实验,对比研究了允许的最小相似度测度及允许最大连续分割次数对分割质量和分割时间的影响,并给出了受噪声污染图像的自动分割结果.该方法能有效实现对虚拟人连续切片图像的自动分割,能在保证一定分割质量的同时,兼顾分割速度,并能较好地克服噪声影响.     

基于支持向量机的图像分割算法设计

信息的来源多种多样,其中图像是比较重要的一种。随着信息中越来越多地出现数字图像,如何对其进行处理成为国际上的研究热点。图像处理过程包含有图像编码、图像增强、图像压缩和图像分割等许多环节。近年来,学者们对图像分割问题给予了极大关注。介绍了支持向量机的概念,将图像分割看做像素分类,将支持向量机用于图像的分割,包括样本的选择、特征的提取,训练支持向量机,最终实现了基于支持向量机的图像分割算法。结果表明,支持向量机能够很好地将图像目标分割出来。     

基于LSSVM和D-S的遥感图像分类方法

为了提高遥感图像的识别率,提出一种基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)和证据理论(Dempster-Shafer theory,D-S)的遥感图像分类方法.该方法首先分别提取遥感图像的纹理和颜色特征,然后分别对纹理和颜色特征采用LSSVM建立分类模型,并得到相应特征的分类率,最后把单一特征分类正确率输入到D-S证据理论对它们进行融合,从而得到它们的权值,并根据权值得到遥感图像的最终分类结果.仿真结果表明,该方法不仅提高了遥感图像的分类率,而且还加快了遥感图像分类的速度,从而使得该方法在地理信息系统具有一定的应用价值.     

基于VGG16预编码的遥感图像建筑物语义分割

深度卷积神经网络在遥感图像语义分割研究上开创了新的领域。利用改进的U-net模型对建筑物区域进行像素级提取,可获取其轮廓和尺寸信息。利用强可迁移性的VGG16网络作为U-net模型的编码器,并利用基于空洞卷积的级联并行模块提取多尺度的高层语义信息,同时使用转置卷积实现上采样,逐步还原分割细节。实验采用了加权组合的Jaccard损失和二元交叉熵损失作为总损失函数。实验结果表明了改进的U-net模型对遥感图像中建筑物的分割提取具有更高的精度,均像素精度(MPA)、均交并比(MIoU)和F_1分数分别为92. 16%、78. 55%和84. 81%。改进模型的F1分数比Deep Labv3+模型高4. 8%,比标准U-net模型高8. 3%。     

一种多源遥感图像分割的融合新策略

为了充分利用多传感器遥感图像数据的互补信息来完成一致的图像解译工作,基于区域邻接图构建了马尔可夫场模型(MRF),并在MRF框架内提出了一种面向多源遥感图像分割的融合新策略.针对由美国陆地卫星探测系统专题制图仪获取的一组多光谱图像和合成孔径雷达图像中的分割问题,提出了具体的数据融合策略,即结合多源图像中的局部特征显著性指标和人眼视觉系统中的重要性因子图制定了融合规则,并在分割过程中充分考虑了传感器的可靠性对融合的影响.人工和真实数据集上的比对分析表明,新策略得到的割图区域匀质性最好,区域轮廓最清晰,并且可以有效提高分割精度.     

基于标记分水岭算法的高分辨率遥感图像分割方法

由于Quickbird等高分辨率遥感图像信息分布的特殊性,一些面向视频(或自然)图像分割方法并不完全适合于高分辨率遥感图像的分割.基于标记的Watershed图像分割算法是一种改进的分水岭算法, 它很好地被应用于人脸及其他一些场景图像的分割.把该方法引入高分辨遥感图像的分割,并针对遥感图像的特点,在分割之前采用中值滤波对高分辨率遥感图像进行预处理;同时,在分割过程中采用用小波滤波器替代Butterworth滤波器对梯度图像的低通滤波.不同地物特征的Quickbird图像的分割实验表明,对于纹理比较均一的高分辨率遥感图像,该方法避免了过分割现象,且效率较高;但对于纹理比较复杂的图像,该方法具有一定的局限性.     

基于多尺度特征融合的小样本遥感图像分割

针对绘制遥感图像标签成本高、在实际场景中训练样本有限情况下遥感图像检测精度低的问题,提出了一种结合多尺度特征融合与注意力机制的深度金字塔注意力网络(DPA-Net)并集成迁移学习方法进行小样本遥感图像中建筑物与道路的提取．因为有限训练样本包含的信息有限,所以首先在DeeplabV3+网络架构基础上,增加两路低层特征的来源以充分利用低级特征的空间信息,并且利用注意力机制获取丰富的上下信息并增强模型对目标通道的学习能力,降低对其他目标和噪音的响应能力,改善模型在小样本上检测效果差的问题．最后利用公开遥感图像数据集和小样本数据集进行联合训练的迁移学习方法降低训练样本过少对网络学习性能的影响．实验结果表明：本文方法的精度提高了3.69%,可节省1/2的标注成本．     

基于分水岭和扩展的遥感影像分割方法研究

提出了一种新的影像分割方法。方法利用Meanshift算法对原始影像进行预处理,再运用分水岭标记算法获得初始分割结果,得到独立的影像斑块。以每一个斑块作为一个结点构建一幅图,应用图割理论中的α扩展原理对所构建的图进行多类分割。由于充分利用分水岭算法和α扩展理论的优点,新方法分割结果具有更高的准确性,并有相应的实验证明该方法的有效性。     

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.     

基于双正交子波变换的遥感图象编码方法

介绍一种基于双正交子波变换的遥感图象数据压缩方法。原始图象经过子波变换后，分解为亮度子图象和边缘子图象，采用国际标准的ＪＰＥＧ方法编码亮度子图象，使用快速矢量量化（ＦＶＱ）编码边缘子图象。实验结果表明，在码率为０．８ｂｉｔ／ｐｉｘｅｌ的情况下，重建图象的峰值信噪比为２８ｄＢ，恢复质量好于直接使用ＪＰＥＧ编码。     

TM遥感图像中河流的自动提取

提出了一个TM图像中河流目标自动提取的方法.对TM图像上河流及其背景地物的光谱特征进行分析,利用所发现的知识建立河流地物的提取模型,检出河流区域;对河流进行细化,抽取骨架;最后利用基于线段间斜率差的方法对河流骨架进行矢量化.试验结果表明该方法能较准确的识别提取TM图像中的河流目标,得到理想的矢量数据.     

基于形状的遥感图像检索系统

研究了基于内容的遥感图像库的快速检索系统．系统采用基于形状全局特征与局部特征相结合的两步检索策略，由简单的全局特征来过滤掉大部分的非相关形状，利用矢量近似方法来对所属类别进行快速定位，缩小搜索空间；局部特征相似性是通过形状小波变换系数之间的距离直接计算的．仿真试验表明，该查询结构能够高效准确地对高分辨遥感图像和航片进行检索．     

基于邻接图的面向对象遥感图像分割算法

为解决高分辨率遥感图像自动化处理程度不高的问题,提出一种基于邻接图的面向对象遥感图像分割方法.综合利用遥感图像的光谱信息和区域形状信息进行图像分割,并采用了一种新的异质性度量准则.与经典软件eCogniton在QuickBird图像分割的效率和效果方面的对比分析表明,该算法在运算效率上较eCognition的多尺度分割方法可以提高近1倍.     

基于遥感影像分割单元的土地利用变化快速检测方法

针对土地利用变化动态监测的实际业务需求,提出一种土地利用变化快速检测方法,即基于同一区域土地利用现状图与高分辨率遥感影像进行叠加分析,通过土地利用现状图图斑边界对高分辨率遥感影像进行分割,并对分割单元的像素灰度值进行统计分析,以此判断图斑内对应的土地利用是否发生变化,从而提取影像发生变化区域范围。以某城市局部区域土地利用变化监测为例,通过对该区域2013年高精度遥感影像与2012年土地利用现状图叠加分析,对938个图斑进行土地利用变化检测,发现变化图斑12个。其中,8个为实际发生变化图斑,4个为错判,无漏判。实验结果表明:该方法能快速、有效地实现土地利用变化信息的检测和提取,并适用于识别提取新增建设用地占用农林用地的情况。     

一种基于遥感图像仿真的大气查找表优化方法

通过MODTRAN4建立地表反射率-入瞳处辐射亮度在可见光至近红外波段的大气查找表,研究时间因子对入瞳处辐射亮度值的影响,发现入瞳处辐射亮度值与日地距离订正系数随时间成反比,得到用任意一积日的入瞳处辐射亮度数据即可求得其他积日数据的方法.对其进行均方根误差分析的结果表明该方法可行,利用该方法将大大减少查找表的数据量,实现结构的优化.     

基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法研究

当前遥感图像分割中阈值确定方法忽略了前景和背景内在的联系,导致过分割和轮廓模糊,造成整体性能低下。为此,提出一种新型基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法,通过K-means算法对遥感图像进行分割,利用最大类间方差方法得到分割遥感图像的初始阈值,依据该阈值将遥感图像划分成两类,求出两类的均值,将其作为K-means聚类算法的两个初始聚类中心,通过K-means聚类方法逐次迭代,不断更新聚类中心,直至得到聚类准则函数,从而求出遥感图像的最佳分割阈值。实验结果表明,采用所提方法确定遥感图像分割中的阈值,不仅效率高,而且整体性能优越;将得到的阈值应用于遥感图像分割中,能够使目标和背景被有效分离,且分离后目标部分轮廓比较清晰。