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基于树状小波多分辨率分割的区域图像融合

基于树状小波多分辨率分割的区域图像融合

2007中国控制与决策学术年会

作者：冯舒蒋宏任章北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院

在采用高精度的树状小波分解的基础上发展了一种新的区域融合方法,该方法的实质是树状的多分辨率分割．通过定义图像的能量算法,将图像自适应地分解成一系列子图像;然后根据图像特征对树状小波分解的每一层的各个低频子图像都进行区域分... 详细信息

在采用高精度的树状小波分解的基础上发展了一种新的区域融合方法,该方法的实质是树状的多分辨率分割．通过定义图像的能量算法,将图像自适应地分解成一系列子图像;然后根据图像特征对树状小波分解的每一层的各个低频子图像都进行区域分割,从而实现树状的多分辨率分割,以得到它们各自的边缘及区域特征;最后利用区域信息来指导其所对应的同层子图像的融合处理．仿真实验表明,基于树状多分辨率分割的区域图像融合方法的融合性能要优干采用金字塔小波分解的图像融合方法,更优于仅对最高层低频带分割的区域图像融合方法．

关键词：图像融合树状小波分解基于区域的融合多分辨率分割

来源： cnki会议评论

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形态金字塔图像分割算法

西安电子科技大学学报 2004年第2期31卷 248-251页

作者：任获荣王家礼张平西安电子科技大学机电工程学院陕西西安710071

提出了一种数学形态金字塔图像分割算法,使用形态金字塔算法将图像逐级分解,在不同分辨率空间中对细节信息进一步处理,分割出不同特征区域.SAR图像实验结果表明该算法可以作为一类带通滤波器,提取不同特征区域,实现图像的多分辨率分割.

关键词：形态金字塔图像分割算法数学形态学金分辨分析多分辨率分割

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基于机载LiDAR粗糙度指数和回波强度的道路提取

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测绘科学技术学报 2013年第1期30卷 63-67页

作者：都伟冰王双亭王春来河南理工大学矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室河南焦作454003 河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454003

机载LiDAR点云数据能提供回波强度和地面粗糙度指数,为遥感信息自动提取增添了有价值的约束信息。将这些信息引入到道路自动提取之中,结合光谱特征和道路描述因子建立了一种面向对象的道路联合提取方法。首先,由点云数据衍生归一化数字... 详细信息

机载LiDAR点云数据能提供回波强度和地面粗糙度指数,为遥感信息自动提取增添了有价值的约束信息。将这些信息引入到道路自动提取之中,结合光谱特征和道路描述因子建立了一种面向对象的道路联合提取方法。首先,由点云数据衍生归一化数字表面模型(nDSM)和粗糙度指数;然后对配准后的多源数据进行多分辨率分割,进而使用粗糙度指数和回波强度、道路描述因子等特征进行分类;最后,去除道路噪声,并获取准确的道路骨架网。实验结果表明,该方法对道路提取的准确度达95%以上。

关键词：机载LiDAR 粗糙度指数回波强度多分辨率分割道路提取

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基于光谱-空间信息的高光谱图像半监督分类方法研究

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基于光谱-空间信息的高光谱图像半监督分类方法研究

作者：马秀丹山东科技大学

学位级别：硕士

高光谱图像提供了丰富的可以反映不同材料物理材质的光谱信息,可用于对地物精细分类。传统的分类方法在对高光谱图像分类过程中面临许多问题和挑战:如何解决小样本对高维数据的识别分类问题、如何对分类结果进一步优化、如何提高方法的... 详细信息

高光谱图像提供了丰富的可以反映不同材料物理材质的光谱信息,可用于对地物精细分类。传统的分类方法在对高光谱图像分类过程中面临许多问题和挑战:如何解决小样本对高维数据的识别分类问题、如何对分类结果进一步优化、如何提高方法的执行效率等等。本论文充分利用高光谱图像的光谱信息和空间信息,在高光谱图像分类方法研究现状的基础上,研究了两种半监督高光谱分类方法,并使用多个高光谱数据集对提出方法进行了验证。1.为了克服稀少样本对高光谱图像的分类精度的影响,提出了一种基于多分辨率分割与边缘保持滤波的高光谱图像分类方法。首先采用多分辨率分割的方法对高光谱图像进行分割,将图像分割为多个同质区域,在包含训练样本的同质区域内随机选取几个像素进行标记作为新增的训练样本,有效的克服了分类样本不足导致高光谱图像分类精度显著下降的问题。然后使用支持向量机对高光谱图像分类得到初始分类结果。充分利用像素之间的空间相邻性,使用边缘保持滤波纠正初始分类结果中类似“椒盐”噪声的误分类结果。实验比较了几种广泛使用的高光谱图像分类方法,结果显示:基于多分辨率分割与边缘保持滤波的高光谱图像分类方法能够充分利用图像的空间上下文信息,有效的增加训练样本的数量,提高高光谱图像的分类精度。2.传统的标签传播方法是一种局部传播标签的方法,方法忽略了高光谱图像的空间信息,在小样本下分类效果较差。针对这一问题,提出一种基于超像素与标签传播的高光谱图像分类方法。该方法首先把高光谱图像分割为大量的超像素,利用超像素的光谱相似、空间相邻的性质增加训练样本的数量。然后,通过标签传播方法把标签从已标记样本传播到未标记的样本作为最后的分类结果。在标签传播之前,同时考虑高光谱图像的光谱信息和空间信息构建一个稀疏图。稀疏图中每个顶点表示图中一个样本,样本之间边上的权重通过联合样本间的光谱信息和空间信息得到。提出的方法能够传播标签到所有的未标记像素突破了传统标签传播的局部框架。将基于超像素与标签传播的高光谱图像分类方法应用到常用的高光谱遥感图像中并与多种现有的基于光谱-空间信息的高光谱图像分类方法进行比较。结果显示:该方法运行时间不受训练样本数量的影响,而且在小样本下依然能够提供较高的分类精度。

关键词：高光谱图像多分辨率分割支持向量机边缘保持滤波标签传播超像素

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改进的一种图论分割方法在舌像分割中的应用

计算机工程与应用 2012年第5期48卷 201-203页

作者：陈善超符红光王颖中国科学院成都计算机应用研究所成都610041

由于人舌体的特殊性质,从舌像中直接分割舌体时常存在过分割和过合并现象。针对舌像特点提出了一种结合图论分割和多分辨率分割的图像分割算法,用一种图论分割算法让舌像在两种分辨率下分别进行分割,根据两种分割的结果把它们进行交或... 详细信息

由于人舌体的特殊性质,从舌像中直接分割舌体时常存在过分割和过合并现象。针对舌像特点提出了一种结合图论分割和多分辨率分割的图像分割算法,用一种图论分割算法让舌像在两种分辨率下分别进行分割,根据两种分割的结果把它们进行交或者并处理,从而有效地分割出舌体。实验结果表明这种方法能够有效避免直接使用图论分割时出现分割过度或者欠分割的情况。

关键词：图像分割图论算法 Graph-Based算法多分辨率分割

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面向基元的城市建筑密度遥感信息获取研究

面向基元的城市建筑密度遥感信息获取研究

作者：黄昭权新疆大学

学位级别：硕士

随着遥感技术的发展,各种可供选择的遥感数据产品不断涌现。从大量的遥感数据中快速准确得挖掘所需要的信息成为当前遥感应用的迫切要求。遥感数字图像的信息提取技术的研究是遥感技术研究的重要方向之一。当前对遥感图像信息提取,主要... 详细信息

随着遥感技术的发展,各种可供选择的遥感数据产品不断涌现。从大量的遥感数据中快速准确得挖掘所需要的信息成为当前遥感应用的迫切要求。遥感数字图像的信息提取技术的研究是遥感技术研究的重要方向之一。当前对遥感图像信息提取,主要集中于处理单个像元亮度值,像元间的天然的内在联系被舍弃了。即使采用纹理等影像特征辅助分类,其目的也仅是为了提高单个像元级的识别精度与可靠性,而未顾及到遥感影像中丰富的空间信息的提取。近年来出现的面向基元的遥感影像分析技术,和多空间尺度层次分析思想,为影像分析提供了新的解决方案。本文基于以上考虑,结合现有TM数据,对相关技术和思想,进行实践和探讨。 TM数据以其获取方便、较好的性价比等优点,在资源与环境研究领域中得到广泛的应用。但在城市研究中,由于该数据的空间分辨率相对较低,因此对该数据的利用主要集中于大城市扩展、城市热岛效应和城市绿地等方面。近年来,新的高空间分辨率遥感数据不断涌现,为城市研究提供了便利。但这些数据大多价格昂贵,而且反映的都是近五年的信息。因此TM数据在城市近二十年的历史尺度研究中具有无可比拟的优势,同时它的波段特性也较适宜城市目标的提取,只要能充分挖掘图像中包含的信息,该数据在城市研究中还有很大的利用价值。本文依据TM数据资料的特点,采用最新的面向基元的图像分析技术,借鉴多空间层次相关信息提取的思想,对城市建成区建筑密度分布信息的提取做了探讨。本文开始先阐述了相关概念和目前相关研究的情况。然后,文章重点详细论述了TM数据的信息提取过程:首先对影像资料进行辐射校正、几何精校正和图像切割等预处理;然后对遥感影像在三个空间尺度上进行分割,分别提取特征空间;接着依据模糊数学原理,综合三个层次的信息,确定目标信息;最后生成混淆矩阵,对提取的信息进行精度评价,获得了较好的效果。目前为止利用TM图像,提取城市建成区建筑密度分布,还未见著于文献。本文利用上述方法,来提取乌鲁木齐市建成区建筑密度分布信息,并处理了四期遥感影像,简要分析了十三年的变化情况。算是对内外城市空间结构演变遥感调查方法的一种尝试。文章的最后部分讨论了本文所用方法的优点是可以利用遥感图像中地物的空间关系参与信息提取;存在的问题是分割参数,及信息提取都需要人工干预,方法的自动化程度低。

关键词： TM影像多分辨率分割基元建成区建筑密度

基于哨兵2号时间序列影像的山区撂荒耕地识别研究——以临夏县为例

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基于哨兵2号时间序列影像的山区撂荒耕地识别研究——以临夏县为例

作者：刘博辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

在气候变化、区域武装冲突的多重打击之下,世界正在经历一场前所未有的粮食危机。复垦具有粮食生产潜力的撂荒耕地能够在较短时间内增加粮食供应,对应对粮食危机可能具有重要意义。目前,大多数对撂荒耕地的识别主要基于中低分辨率的遥... 详细信息

在气候变化、区域武装冲突的多重打击之下,世界正在经历一场前所未有的粮食危机。复垦具有粮食生产潜力的撂荒耕地能够在较短时间内增加粮食供应,对应对粮食危机可能具有重要意义。目前,大多数对撂荒耕地的识别主要基于中低分辨率的遥感影像数据,丘陵山区耕地破碎,对山区撂荒耕地识别较为困难,撂荒耕地和休耕地的区分具有挑战性。因此,本研究以中国山区甘肃省临夏县为例,提出了一种基于Sentinel-2时间序列影像的变化检测方法,识别2018-2021年内的撂荒耕地,通过对耕地撂荒的时间和撂荒后的土地利用类型进行区分,定义了自发撂荒、诱导撂荒、休耕和流失耕地四种类型。为提高撂荒耕地的识别精度,第一,利用多分辨率分割(Multi-Resolution Segmentation,MRS)方法从多时相Sentinel-2影像中生成耕地对象,采用ESP2尺度评估模块、最大面积法对MRS参数进行优化和改进。利用随机森林分类器(Random Forest,RF)绘制2017-2021年临夏县土地利用地图;第二,通过定义和识别不同类型的耕地,分析土地利用年度变化轨迹,利用年际变化检测法识别出2018-2021年耕地的年际动态变化,并区分自发撂荒、诱导撂荒、休耕和流失耕地四种耕地类型;第三,采用混淆矩阵、Kappa系数和召回率等方法对临夏县土地利用和撂荒耕地的解译精度进行评价;第四,分析了临夏县撂荒耕地的空间变化特征,结合当地自然地理条件和人类活动,提出了该地区撂荒耕地复垦的政策建议。结果表明,本研究的方法可以较好的捕捉到对象级的耕地变化,土地利用解译的年度平均总体精度为93%,对撂荒耕地识别的年度平均总体精度为86%。本研究发现,临夏县撂荒耕地规模较为破碎,在空间上分布分散。大部分撂荒耕地处于土地质量中等、离农民生活距离较为适中的区域,如果将这些撂荒耕地全部复垦,可以为临夏县至少提高3.6%的粮食产量。然而,复垦需要与当地的自然地理和人文条件相结合。在如今全球粮食安全不稳定,易受到威胁的格局下,决策者可以推出一系列关于土地和粮食价格的补贴和奖励政策,鼓励当地农民对这些质量适中区域的撂荒耕地进行复垦。该论文有图24幅,表15个,参考文献101篇。

关键词：多分辨率分割 ESP2 随机森林年际变化检测撂荒地识别