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高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割法 总被引：1，自引：0，他引：1
传统模糊C均值聚类在影像分割中只考虑影像的灰度特征,导致该算法用于高空间分辨率遥感影像分割时分割结果不理想。针对该问题,本文提出了一种高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割方法。该方法首先利用分水岭变换算法产生多个超像素子区域;然后比较各个子区域间光谱特征的相似性;最后利用融合光谱特征的模糊C均值聚类对这些超像素子区域进行合并。试验选用4组不同场景的遥感影像,采用定性和定量相结合的方法评价试验结果。试验结果表明,该方法有效提高了分割区域的分割精度,并取得了较好的分割视觉效果。 相似文献
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针对传统模糊聚类算法在影像分割中忽略影像成像过程带来的光谱测度不确定性及聚类过程中像素类属非隶属性的问题,本文提出了一种基于直觉模糊集的遥感影像分割算法。首先,设计直觉模糊发生器,并通过最大熵法分析影像光谱测度不确定性,求解波段指数以将遥感影像转化为直觉模糊集,从而对影像的光谱测度不确定性进行建模。然后,在聚类过程中同时考虑像素类属隶属度和像素类属非隶属度,结合直觉模糊集间距离定义目标函数,提高算法对类属模糊信息的处理能力,实现遥感影像的精准分割。最后,分别利用本文算法和比较算法对模拟影像和真彩色遥感影像进行分割试验。分割结果的定性、定量评价表明,本文算法能够更好地处理影像本身和聚类过程中的不确定性,获得更高精度的影像分割结果。 相似文献
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影像分割是遥感影像处理(如特征提取、目标辨识、地物目标分类)的基础工作和重要任务。高分辨率遥感影像所具有的更加丰富的地表覆盖细节信息为精准地物目标分割提供了充分的依据。然而,更加精细的空间尺度、复杂多样的地物目标及真实地表覆盖信息的缺乏,增加了像素类属的不确定性和分割决策的不确定性,给高分辨率遥感影像分割带来了新问题,导致高分辨率遥感影像应用传统的影像分割方法得到的分割结果精度并没有随着分辨率的提高而得到显著提高。有鉴于此,本文以处理高分辨率遥感影像像素类属不确定性、分割决策不确定性及充分合理建模同质区域光谱测度分布模型为目标,提出基于区间二型模糊理论的影像建模与分割这一科学问题,并对其展开系统的理论与实践研究,以实现精度高、可靠性强的高分辨率遥感影像分割。 相似文献
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针对现有流行模糊C均值聚类在影像分割中存在边界依附能力弱,分割不稳定及需要手动设置聚类数目等问题,提出一种顾及超像素光谱特征的无人机影像自动模糊聚类分割方法。相对于传统分水岭变换算法,该方法首先采用两步边界推进准则,生成轮廓更加精确、形状规则更加紧凑的超像素子区域;然后,提取子区域光谱特征并结合重缩放密度峰值算法自动获取聚类数目;最后,综合利用超像素光谱特征与隐式马尔可夫随机场思想对模糊聚类进行改进,实现超像素精确合并。通过两组影像数据的定性分析和定量评价表明,本文方法能准确定位目标边界,获得较好的视觉分割结果,同时有效提高了影像分割精度。 相似文献
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融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类 总被引：2，自引：0，他引：2
针对高分辨率遥感影像面向对象分类中容易受分割参数的影响、分类精度不稳定的问题,本文提出了一种融入超像素分割的高分辨率影像面向对象分类方法。该方法通过简单线性迭代聚类（SLIC）算法对原始影像进行聚类生成超像素影像,并在此基础上采用分形网络演化方法（FNEA）进行多尺度分割生成同质性对象,最后利用最邻近分类方法进行地物分类。试验结果表明,该方法不易受多尺度分割参数的影响,分类效果稳定,而且分类精度明显高于传统的面向对象分类方法,对于高分辨率遥感影像的广泛应用具有重要意义。 相似文献
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一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法 总被引：4，自引：3，他引：1
影像分割是面向对象高分辨率遥感影像分析的基础与关键。针对传统影像分割方法易受噪声影响,且难以确定合适的影像分割尺度的问题,本文提出了一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法。首先用简单线性迭代聚类算法对影像进行过分割生成超像素;然后初始设定影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素进行合并,获得分割数-方差和、分割数-局部方差、分割数-局部方差变化率指标图,依据3个指标图确定合适的影像分割数;最后根据确定的合适影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素重新合并得到分割结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以有效地克服影像噪声对分割结果的影响,获得良好的影像分割结果。 相似文献
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为解决高分辨率遥感影像分割中,由光谱测度的空间复杂性、相同类型地物目标异质性增大带来的类属不确定性以及分割决策不确定性等引起的分割精度下降问题,提出一种融入空间关系的区间二型模糊模型高分辨率遥感影像监督分割方法。(1)建立高斯函数模型作为一型模糊模型,用来刻画像素类属的不确定性;(2)模糊化一型模糊模型中的均值或标准差,建立区间二型模糊模型,以强化类属的不确定表达和增加分割决策信息;(3)综合一型模糊模型及区间二型模糊模型的上、下隶属函数建模模糊决策模型;(4)融入邻域像素关系,使用待分像素及其邻域像素在模糊决策模型中的隶属度共同决定像素的类属。采用本文算法分别对真实高分辨遥感影像及合成影像进行分割,并对测试结果进行定性和定量分析。结果表明,本文算法可以得到更高的分割精度。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像分类中由于细节特征突出、同质区域光谱测度变异性增大所带来的像素类属的不确定性及模型的不确定性等造成的误分结果,提出一种基于模糊隶属函数的监督分类方法。对同质区域定义高斯隶属函数模型用来表征像素类属不确定性;模糊化该隶属函数参数建立影像模糊隶属函数,以建模同质区域光谱测度的不确定性;用训练样本在所有类别中的模糊隶属函数及原隶属函数（高斯隶属函数）中的隶属度为输入,建立模糊线性神经网络模型作为目标函数,实现分类决策。该算法和经典算法对World View-2全色合成影像及真实影像进行定性和定量分类实验,分类结果验证了文中方法具有更高的分类精度。 相似文献
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在更精细的空间尺度下,高分遥感影像呈现更丰富的地物细节信息,信息内容的复杂性、空间性和海量性等特征,给传统遥感影像分割方法带来挑战。针对这些挑战,寻求一种更有效的分割模型和并行化的处理方法是有效提高大尺度高分遥感影像分割精度和处理效率的关键。为此,论文提出基于最小生成树的高分遥感影像层次化分割方法及其并行化重构。前者利用层次化最小生成树模型实现影像复杂场景信息的有效刻画,在此基础上利用区域化模糊聚类模型构建层次化分割模型。后者基于子块切分的并行划分和并行模糊聚类分割方法,实现大尺度高分遥感影像的快速、有效分割。论文的主要工作如下。 相似文献