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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 504 毫秒
1.
为了克服传统遗传算法在优化多目标图像分割参数时易陷入局部收敛和搜索效率低的缺陷,本文提出一种基于智能遗传算法和Otsu法的多目标图像分割方法,并将它应用于航空影像的分割。实验结果表明,本文提出的算法比传统遗传算法可以更加快速、更稳定地获取图像分割的最优阈值。  相似文献   

2.
高空间分辨率遥感影像的多智能体分割方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
赵贝  钟燕飞  张良培 《测绘学报》2013,42(1):108-115
提出一种基于多智能体的高空间分辨率遥感影像分割算法(high spatial resolution remote sensing image segmentation algorithm based on multi-agent theory,MARSS).该方法在区域合并中结合了影像的光谱信息和形状信息,同时利用多智能体与图像环境交互性强,灵活性高,具有并行运算的优点,通过多个智能体控制不同区域的合并过程,能够使分割算法的全局合并控制更加优化.试验结果表明,该算法的分割效果要优于分形网络演化算法(FNEA).  相似文献   

3.
在遥感图像分割中,植被是重要的一类对象,植被细分割一般有3个目标,按尺度分为乔木、灌木和草与苔藓。针对单一层次多分类方法不能充分利用植被目标不同纹理尺度实现精确的多分类问题,提出了一种基于谱直方图的遥感图像分层次、多尺度植被分割方法。首先用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)提取出遥感图像中的植被区域,然后再对该区域分层实现多个二分类算法、完成多分类操作。在每个分类层次,利用目标的先验知识和纹理尺度选择纹理滤波参数,对滤波结果提取各子块图像的谱直方图用以表达纹理特征,从而实现1个层次的分割。实验结果表明,该方法较好地利用了植被各层次目标的先验知识和纹理尺度,使得对纹理滤波器的增强处理更具针对性;谱直方图的特征区分度更大,使得植被细分割精度明显提高。  相似文献   

4.
寻找合适的分割参数是面向对象影像分析的首要步骤。试错策略的目视分析法在实际应用中被广泛采用,但其无法分析大量分割结果,难以找到最佳分割参数。针对此问题,提出一种基于多尺度图像库的分割参数优选方法,并以SPOT5影像为例开展了多尺度分割参数优选实验。结果表明,该方法能够有效找到合适的分割参数,并能对地物目标的多尺度特性做全面分析。基于多尺度图像库的分割参数优选方法简单有效,可为工程化影像解译中分割参数选择提供支持。  相似文献   

5.
在变化信息自动发现的基础上,基于目标灰度信息,研究遥感影像中土地利用变化信息的边界提取方法。提出了一种典型区域法,方法是利用区域中分割目标密集的多个典型小区域的灰度直方图计算所有目标的分割阈值。由于影像中地物众多,为了减少噪声的影响,提高计算速度,先利用双阈值分割法对目标进行粗分割,再对其进行小波变换,利用其模值,以及结合目标灰度信息,可以将目标边界快速地提取出来。  相似文献   

6.
融合颜色和纹理特征的彩色图像分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
贾士军  王昆 《测绘科学》2014,39(12):138-142,147
根据高分辨率遥感影像中地物呈高斯分布的特性,文章将水平集与Bayesian统计理论相结合,提出一种统计理论框架下的广义水平集分割模型;并利用多元高斯分布融合图像的颜色和纹理信息,实现彩色图像的分割及建筑物目标提取.实验结果表明,该模型实现了与eCognition软件中多尺度分割相近的效果,且能够实现不同尺度目标的分割,易于向高维特征扩展,可扩展性强.  相似文献   

7.
对于具有复杂场景的遥感影像,提出了基于各向异性扩散特征保持平滑的简化LEGION算法,弥补传统LEGION图像分割算法对噪声敏感的不足。对于多(高)光谱影像,则采用马氏距离计算光谱向量间的连接权得到扩展LEGION算法进行分割。实验结果表明,LEGION算法较传统的图像分割方法对单波段灰度遥感影像目标及其重要细节部分的分割效果更显著;扩展LEGION算法适用于多光谱遥感影像分割。  相似文献   

8.
董震  杨必胜 《测绘学报》2015,44(9):980-987
提出了一种从车载激光扫描数据中层次化提取多类型目标的有效方法。该方法首先利用颜色、激光反射强度、空间距离等特征,生成多尺度超级体素;然后综合超级体素的颜色、激光反射强度、法向量、主方向等特征利用图分割方法对体素进行分割;同时计算分割区域的显著性,以当前显著性最大的区域为种子区域进行邻域聚类得到目标;最后结合聚类区域的几何特性判断目标可能所属的类别,并按照目标类别采用不同的聚类准则重新聚类得到最终目标。试验结果表明,该方法成功地提取出建筑物、地面、路灯、树木、电线杆、交通标志牌、汽车、围墙等多类目标,目标提取的总体精度为92.3%。  相似文献   

9.
海陆分割对于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像海洋目标检测、海岸线提取等任务具有重要意义。针对实际应用中多分辨率SAR图像海陆分割难题,提出了一种基于上下文与边缘注意力的海陆分割方法。该方法利用通道注意力机制融合不同尺度和层次的上下文特征,设计了边缘提取支路提供边缘信息,进一步提高了海陆边界的分割准确率。同时,构建了基于高分三号卫星数据的多分辨率SAR图像海陆分割数据集,该数据集涵盖了多个分辨率,包括港口、岛屿等多种海陆边界类型。并基于所构建的多分辨率SAR图像海陆分割数据集,对所提网络的有效性和各模块的作用进行了实验分析。实验结果表明,所提网络的整体预测准确率和平均交并比分别达到了98.21%和96.47%,能够较好地完成海陆分割任务。  相似文献   

10.
为了提高大区域土地利用变化信息提取效率,本文在变化信息自动发现的基础上,基于目标灰度信息,研究遥感影像中土地利用变化信息的边界提取方法.由于研究对象是大区域中的小目标,无法直接利用灰度直方图寻找分割目标的灰度分布范围.本文提出了一种典型区域法,方法是利用区域中分割目标密集的多个典型小区域的灰度直方图计算所有目标的分割阈值.由于影像中地物众多,为了减少噪声的影响,提高计算速度,先利用双阈值分割法对目标进行粗分割,再对其进行小波变换,利用其模值,以及结合目标灰度信息,可以将目标边界快速地提取出来.  相似文献   

11.
针对三角形约束下影像匹配方法的实际应用,分析了所采用的数据结构与Delaunay三角网动态更新,提出了一种高效的实现算法,实际应用验证了其实现的有效性。  相似文献   

12.
 鉴于影像灰度控制点匹配算法运算量大、识别精度低以及约束条件多等不足,本文对该算法做了改进。主要思路是: 在进行模板运算时,对目标影像采用动态模板进行不等距搜索; 利用灰度相关系数双阈值和等角变换,对目标控制点进行判别; 结合控制点间的空间位置关系,对未识别出的控制点进行定位。文中给出了具体的实施流程,并采用ASTER和TM两种成像差异显著的图像数据,对优化前后的匹配算法进行对比试验。结果表明,改进算法在运算效率、识别精度以及适应性方面,都比传统算法有明显优势。  相似文献   

13.
本文利用傅立叶波形分析算法处理了光谱反射率数据,把不同地物的光谱分解为特征意义明确,信息内涵丰富,对各种地物可分辨性强的各次谐波分量。诸谐波分量的参数——波幅和初相唯一地决定了其对光谱曲线的贡献和构形位置。试验表明傅立叶波形分析算法可以成为处理各种成像光谱仪获取的超维图像的有效工具。  相似文献   

14.
基于物方影像匹配和概率松弛的断面自动提取   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出了基于物方影像匹配的断面提取,为了提高匹配的可靠性,引入了概率松弛法,最终获得了高精度的断面.  相似文献   

15.
混合智能优化算法的SAR图像特征选择   总被引:1,自引:0,他引:1  
张琴  谷雨  徐英  赖晓平 《遥感学报》2016,20(1):73-79
为提高SAR图像自动目标识别的准确率及实时性,提出了一种基于混合智能优化的SAR图像特征选择算法。首先,采用分形特征对SAR图像进行增强,基于分割后的图像提出了一种基于图像矩的方位角估计方法。然后基于未校正和校正后的图像分别提取Zernike矩、Gabor小波系数和灰度共生矩阵构成候选特征集合,使用遗传算法结合二值粒子群的混合优化算法实现SAR图像特征选择。最后,采用MSTAR数据库验证本文算法的有效性。实验结果表明,优化后的特征集合具有一定泛化能力,一方面提高了SAR目标识别的准确率,另一方面减小了SAR图像目标识别的时间。  相似文献   

16.
研究了最短路径算法的改进方法,主要体现在数据结构方面的改进,实现了Dijkstra和A*两种原始算法,在限制搜索区域方面实现了矩形限制区域、限制方向和基于层次搜索机制,通过比较得到了实际应用中非常有用的一些结论.  相似文献   

17.
在卡尔曼滤波的基础上,利用高斯变换降低各整周模糊度之间的相关性,然后利用遗传算法进行搜索,提出了自适应遗传算法,改进了搜索效果,仿真结果表明,自适应遗传算法有更快的搜索速度和更强的鲁棒性.  相似文献   

18.
针对遥感影像的特点,提出了一种基于多结构元素形态学的滤波算法。运用此算法和传统的中值滤波算法以及均值算法一并对遥感影像进行了处理,并且使用多种指标对处理的结果进行了比较。结果表明,该算法能够很好地滤除遥感图像中的噪声点,改进了对遥感图像的细节目标的保护。  相似文献   

19.
 标记分水岭算法及区域合并的遥感图像分割   总被引:4,自引:0,他引:4  
传统的分水岭算法通常对梯度图像进行无标记分割,其结果是容易造成过度分割。本文采用了一种基于标记的分水岭算法,首先,利用Sobel边缘算子对原遥感图像进行梯度重建,获得梯度幅值图像,同时计算待分割区域的周长、面积和形态因子,并对其进行标记; 然后,利用距离函数图标定种子法和等值线跟踪法获得初始分割图像; 最后,利用改进的区域合并方法获得最终的分割结果。实验结果表明了该方法的有效性。  相似文献   

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