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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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基于二维直方图的图像分割方法综合考虑目标像素灰度值及其邻域的平均灰度,通过确定阈值进行图像分割,本质属于硬决策方法。由于位于阈值附近的像素在分割时具有不确定性,硬决策法容易产生错误分割。因此,本文基于模糊集理论提出一种融合分割方法,利用隶属度函数对基于二维直方图分割中存在的不确定性建模,并通过模糊推理综合利用彩色图像各颜色通道的信息。实验结果表明,本文所提方法相较传统的阈值方法有更好的分割效果。 相似文献
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基于粗糙集和遗传算法的超光谱波段集合整体缩减 总被引：3，自引：0，他引：3
提出一种对高光谱遥感影像波段集合进行整体缩减的方法。该方法首先根据模糊集和粗糙集理论,对原光谱波段集会进行近似等价波段区间的自动划分。对于每个近似等价波段区间,在考虑其他区间合成影像数据影响的情况下,利用遗传算法进行合成权系数的优化。实验表明,整体迭代线性合成方法不仅具有较高的计算效率,而且可以获得比独立线性合成方法明显优化的结果。 相似文献
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一种提取遥感影像中道路信息的方法 总被引：2，自引：0，他引：2
由于合理有效地选择分割阈值较难,因此基于阈值分割的道路信息提取方法对于遥感影像中含有多种类型道路、或非道路地物干扰比较明显的情况适用性不理想。为此,提出了一种将Mean Shift和阈值分割相结合的方法来提取道路信息。首先,采用Mean Shift方法对遥感影像进行平滑处理,在较好地保持道路边缘信息的同时使道路内部的纹理分布更加均匀;其次,对平滑处理后的影像进行Mean Shift分割处理,将具有相同或相似灰度值的道路用一种灰度值显示;然后,选择灰度直方图中像素数量值高的线所对应的灰度值作为分割区间边界点进行多阈值分割,得到初始道路信息;最后,对初始道路信息进行后处理,得到最终的道路信息。实验证明,该方法可以完成对遥感影像中道路信息的提取,拓宽了阈值分割方法提取道路信息的使用范围。 相似文献
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面向遥感大范围应用的目标,自动化程度仍是遥感影像分类面临的重要问题,样本的人工选择难以适应当前土地覆盖信息自动化提取的实际应用需求。为了构建一套基于先验知识的遥感影像全自动分类流程,本文将空间信息挖掘技术引入到遥感信息提取过程中,提出了一种面向遥感影像对象级分类的样本自动选择方法。该方法通过变化检测将不变地物标示在新的目标影像上,并将过去解译的地物类别知识迁移至新的影像上,建立新的特征与地物关系,从而完成历史专题数据辅助下目标影像的自动化的对象级分类。实验结果表明,在已有历史专题层的图斑知识指导下,该方法能有效地自动选择适用于新影像分类的可靠样本,获得较好的信息提取效果,提高了对象级分类的效率。 相似文献
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面向对象的遥感影像模糊分类方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富,地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像,传统的分类方法,就会造成分类精度降低,空间数据的大量冗余,并且其分类结果常常是椒盐图像,不利于进行空间分析。本文采用面向对象的影像分类方法,考虑了对象的不同特征值,例如光谱值,形状和纹理,结合上下文关系和语义的信息,这种分类技术不仅能够使用影像属性,而且能够利用不同影像对象之间的空间关系。在对诸多对象进行分类后,再进行精度分析。在此研究提出了一种面向对象的方法结合模糊理论把许多的对象块分成不同的类别。这一过程主要有两个步骤：第一个步骤是分割。图像分割将整个图像分割成若干个对象,在这个过程中,分割尺度的选择会影响到后续的分类结果和精度。第二个步骤是分类。在这个步骤中,特征值的选择和隶属度函数的选择都对分类结果有着至关重要的影响。 相似文献
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面向对象的遥感影像变化检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对变化检测区域内变化区域与未变化区域面积比例较低时,通过常规的阈值计算无法在变化检测中确定准确的变化阈值问题,该文提出了一种带样本选择的面向对象遥感影像变化检测方法。该方法首先对多时相遥感影像进行多尺度分割获取像斑,并采用变化向量分析法计算像斑的差异度;然后,自适应选择训练样本,结合基于期望最大化算法和贝叶斯最小误差率理论的阈值计算方法,采用独立阈值法确定变化阈值;最后,利用变化阈值对差异影像进行二值分割,并获取变化检测结果。实验结果表明该文方法在变化检测精度上优于常规方法。 相似文献
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利用粗糙集关于属性依赖性公式,本文给出一种定义遥感影像波段间相似度的方法。通过模糊聚类,得到对高光谱遥感影像原始波段集合的模糊等价划分。在每个模糊等价波段组中,选择一个代表性波段完成对原始波段集合的初步降维。基于遗传算法并结合粗糙集理论,在降维后的波段集合中进一步进行的分类波段组合的优化选择。实验结果表明,本文给出的高光谱遥感影像优化分类波段组合选择方法是非常有效的。 相似文献
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中低分辨率遥感影像中广泛存在的混合像元极大地限制了变化检测结果的精度。基于混合像元分解技术,能够深入到像元内部,比较不同端元的组成分差异影像,然后获取亚像元级别的变化信息。如何从差异影像中确定合适的变化阈值,从而准确地判断变化是否发生,是一个难点问题。在高斯模型分布假设的情况下,采用最大期望法（expectation maximization,EM）自动提取最佳阈值,完成自适应的变化检测过程。选择了两种典型的阈值选择方法与该方法进行比较,结果证明基于EM的自适应变化检测方法可以更准确地提取变化信息,具有较好的稳健性。 相似文献
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依据遥感影像阴影的属性,提出一种基于彩色模型的遥感影像阴影检测方法,以提高阴影检测精度。阴影检测过程中,首先将影像转换到HSV空间, 根据阴影区域亮度值低和饱和度高的特性, 新定义M=（S-V）/(H+S+V),并结合小区域去除和数学形态学处理,提取阴影区域;其次依据散射理论对蓝光的影响,提出结合C1C2C3空间的C3分量和RGB空间的B分量进行双阈值阴影检测;为降低阈值选择的主观性,提出将上述两种方法进行与运算进行阴影提取。最后对多幅带有阴影的遥感影像进行实验,结果表明所提出的方法明显优于传统的直方图阈值法和形态学检测法,克服了阈值选择的主观性,提高了阴影检测精度。 相似文献
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高光谱遥感影像优化分类波段选择 总被引：3，自引：0，他引：3
利用粗糙集关于属性依赖性公式,本文给出一种定义遥感影像波段间相似度的方法,通过模糊聚类,得到对高光谱遥感影像原始波段集合的模糊等价划分,在每个模糊等价波段组中,选择一个代表性波段完成对原始波段集合的初步降维,基于遗传算法并结合粗糙集理论,在降维中的波段集合中进一步进行的分类波段组合的优化选择,实验结果表明,本文给出的高光谱遥感影像优化分类波段组合选择方法是非常有效的。 相似文献
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耕地需求量预测的加权模糊-马尔可夫链模型 总被引：12，自引：0，他引：12
以耕地利用动态度为度量，利用模糊有序聚类方法将耕地需求量划分为不同的模糊状态区间，利用模糊集理论构建马尔可夫链状态转移概率矩阵，以规范化的各阶自相关系数为权重改进传统的马尔可夫链预测模型，用改进后的模型对土地利用规划中耕地需求量进行预测。实验结果表明，改进后的方法较传统的预测方法更具科学性和实用性。 相似文献
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在遥感影像检测中,一般采用多变化阈值来提高检测精度,但会导致运算量的增加。为解决该问题,提出利用粒子群算法及多阈值指数熵的遥感影像变化检测新方法。首先采用影像差值法构造差异影像;然后提出利用粒子群和多阈值指数熵的遥感影像分割方法,并将其用于对差异影像进行分割获取变化区域;最后对选取的实验数据进行变化检测,并与基于模糊C均值、双阈值指数熵、三阈值指数熵的非监督变化检测方法进行比较。实验结果显示,提出的变化检测方法其精度为94.77%,本案方法是一种有效地、可靠的遥感影像变化检测方法。 相似文献