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《武汉大学学报(信息科学版)》2015,(9)
针对基于像素或基于区域的马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型仅能描述单一层次影像数据特性的局限,提出了一种综合像素和区域特性的多层次MRF模型,以提高MRF模型表达遥感数据层次特性的能力。为利用高分辨率遥感影像几何结构信息来提高不同地物的可区分性,提出了一种描述地物结构特性的形状特征,用于区分光谱特性相似的不同地物。本文的分类算法包括两个过程:首先,基于像素和区域特征,采用多层次MRF模型进行初始分类;然后,基于形状特征采用SVM对第一步分类结果中易混淆的地物进行分类。根据不同地物采用合适特征量描述可在特征空间中增加可区分性的事实,采用形状特征对基于层次MRF模型的错分类别进行再分类可有效改善分类精度。同现有基于单一层次的方法相比,实验结果表明该算法的分类性能有了明显的改善。 相似文献
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针对目前无人机影像中单个建筑物角点的检测现状,提出了一种基于支持向量机(SVM)的无人机影像中建筑物的角点检测方法。首先对4个波段的无人机影像进行多尺度分割,计算影像的NDVI,通过植被与非植被区域的波谱差异剔除植被的影响。其次,用面向对象分类法将"建筑物块"从影像中提取出来,对"建筑物块"区域用Harris算子进行边缘检测,形成建筑物边缘点集数据。随后通过设计高斯径向基将边缘样本点映射到高维特征空间,构建特征向量,采用边缘点集训练SVM分类模型,最终通过SVM分类模型从粗提取的边缘点集中检测出正确的建筑物角点,实现了单个建筑物的角点提取。 相似文献
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针对SAR海冰图像受相干斑噪声影响严重, 提出采用相干斑抑制区域生长模型的区域MRF(SRRG-MRF)分割算法。SRRG区域模型包括构建图像的相干斑抑制区域化表达和基于区域的灰度相似性进行区域生长两个部分,其中相干斑抑制的区域化表达由相干斑抑制的双边滤波(SRBF)算法和分水岭变换构成, 该模型在相干斑噪声严重的情况下, 能够有效抑制过分割和对目标边缘准确定位, 并防止MRF分割优化陷入局部最小值, 减少误分割。将SRRG区域模型与MRF相结合, 能够大幅度减少优化搜索空间, 获得准确的分割结果。采用不同视数的SAR海冰合成图像和由RADARSAT-2及SIR-C获取的SAR海冰真实图像进行测试, 结果表明: 与已有区域MRF分割算法相比,本文算法能够有效提高分割准确性。 相似文献
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受海冰自身特性、成像系统特性和环境因素的影响,合成孔径雷达SAR海冰图像具有非平稳、尺度依赖的空间结构,现有的单马尔可夫随机场MRF模型分割方法只能较好地适应非平稳性,对海冰场景的多尺度结构考虑仍然是全局的。为此,本文提出了一种区域分裂过程与二叉树分层结构自适应更新相结合的单MRF图像分割方法。首先利用单MRF模型的全局迭代权值完成初始区域合并,同时以二叉树形式保护合并过程的记录。所设计的分层合并算法可保证二叉树结构的节点数与场景中的对象尺度具有正相关性。随后的细化分裂并不产生新的区域,只是返回到初始配置。依据场景中不同区域对象的尺度,自适应地调整空间语境模型中的尺度权值,实现区域更新。实验表明,该方法有效提高了带有多尺度结构SAR海冰场景的分割精度。 相似文献
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SVM多窗口纹理土地利用信息提取技术 总被引：2，自引：0，他引：2
针对单一窗口纹理分类时地物破碎,分类精度不高等问题,提出了一种基于支持向量机多窗口纹理的遥感图像分类方法。该方法在对SPOT5遥感影像进行纹理特征提取的基础上,构建了结合多窗口纹理的SVM模型。以陕西省佛坪县长角坝乡为试验区,利用此模型对该区域的土地利用类型进行分类研究,并将分类结果与单一窗口纹理SVM分类和单元数据(光谱)SVM分类结果进行了比较分析。结果表明:多窗口纹理参与的土地利用分类总精度达到85.33%,比单一窗口纹理分类提高了13.11%,而与单元数据SVM分类相比提高了近24.10%,取得了较好的分类效果,有效地解决了单一窗口纹理分类时地物破碎、分类精度不高等问题。 相似文献
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玉米作为中国重要粮食作物,品种众多,易出现错分现象,影响农业安全和粮食生产。针对传统基于卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）的高光谱图像作物品种识别模型所需建模样本数量巨大的问题,提出基于高光谱像素级信息和CNN的玉米种子品种识别模型。首先,获取不同品种玉米种子在400—1000 nm范围内的高光谱图像,提取样本全部像素的203维光谱信息,利用主成分分析PCA（Principal Component Analysis）算法将光谱维度降至8维。在实验中,样本的像素级光谱信息（即：样本的全部像素的光谱信息）除应用于CNN模型外,也应用于支持向量机（SVM）和K近邻分类（KNN）模型中,结果表明：在相同模型中,基于像素级光谱信息比基于米粒级光谱信息（即：每粒样本所有像素光谱信息的平均值）识别效果好;在相同情况下,CNN模型比SVM和KNN模型的识别效果好;基于像素级光谱信息和CNN的品种识别模型识别效果最稳定,依据像素级分类结果采用多数投票策略对玉米种子样本进行识别,样本识别精度高达100%（注：100%为建模集样本与测试集样本数量为0.27和0.32时的识别精度,随着测试集样本数量的增加,该识别精度将有所降低）。最后,使用t分布随机邻域嵌入（t-SNE）算法实现CNN输出特征值的可视化,验证了基于高光谱像素级信息和CNN的品种识别模型的有效性。在建模样本极少的情况下,实现了玉米种子品种的无损、高效识别,为精准农业提供了理论基础。 相似文献
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基于主动学习和空间约束的高光谱影像分类 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱影像具有数据量大、波段数多和信息冗余等问题,其分类一直是目前的一项研究热点。针对高光谱影像分类存在的问题,本文提出了一种利用主动学习和空间约束的高光谱影像分类方法。首先利用样本的先验分布状态建立样本的置信度模型,迭代选择最有"价值"的样本扩充训练样本库,以此训练最优的支持向量机分类器对高光谱影像进行分类,然后利用马尔科夫随机场(Markov Random Fields,MRF)引入空间信息,优化分类结果。文中在Indian Pines数据集上验证提出方法的有效性。实验结果表明,本文提出的方法通过样本的先验信息训练最优的SVM模型,能够有效地分类不同地物,总体分类正确率达到88%以上。 相似文献
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基于马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型下的遥感图像变化检测因固定组合能量函数导致的边缘分割模糊问题,提出了一种改进的变权重MRF遥感图像变化检测方法。该方法首先通过模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)算法对差值图像进行聚类分割,并依此分割结果作为变权重MRF的初始分割条件进行最终的分割;最后对分割结果进行掩膜处理,得到最终的变化检测结果。采用真实遥感影像进行对比实验,结果表明所提方法变化检测精度更高,边缘检测更加平滑,区域一致性更好。 相似文献
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结合纹理的SVM遥感影像分类研究 总被引：7，自引：0，他引：7
针对传统统计模式识别分类方法分类精度不高,分类时未加入像元灰度的空间分布和结构特征以及分类时样本不足等缺陷,采用一种结合纹理的支持向量机(SVM)遥感图像分类方法。该方法在对Landsat7 ETM遥感影像进行纹理特征提取的基础上,构建了结合纹理的SVM分类模型。以河南省汝阳县为试验区,利用此模型对该区域的土地利用类型进行分类研究,并将分类结果与最大似然法和单源数据(光谱)SVM分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明:该方法能够有效地解决单数据源分类效果破碎、分类精度不高等问题;对高维输入向量具有较高的推广能力;总精度达到90%,比单源信息的SVM分类法提高了6%,而与最大似然法相比,总精度提高了近9%,取得了良好的效果。 相似文献
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基于Voronoi几何划分和EM/MPM算法的多视SAR图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
基于区域和统计的SAR分割方法,提出一种结合Voronoi划分技术、最大期望值EM(Expectation Maximization)和最大边缘概率MPM(Maximization of the Posterior Marginal)算法的多视SAR图像分割方法。首先利用Voronoi划分将图像域划分成不同的子区域,而每个子区域可以被看成待分割同质区域的一个组成部分,并假设每个子区域内的像素满足同一独立的Gamma分布,从而建立多视SAR图像模型,并在贝叶斯理论架构下建立图像分割模型,然后结合EM/MPM算法进行图像分割和模型参数估计。该方法将基于像元的马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型扩展到基于区域的MRF模型,并且能同时有效地获取模型参数估计和基于区域的SAR图像最优分割。采用本文算法,分别对RADARSAT-Ⅰ/ⅡSAR强度图像和合成SAR强度图像进行了分割实验,定性和定量的测试结果验证了本文方法的有效性、可靠性和准确性。 相似文献
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粒子群优化算法用于高光谱遥感影像分类的自动波段选择 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统SVM分类方法的缺点,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法自动选择合适的渡段影像并对SVM核函数参数进行优化,提出一种新的PSO-BSSVM分类模型.经过对高光谱遥感影像的分类试验,并与K_最近邻(K-NN)、径向基神经网络(RBF-NN)和标准的支持向量机(SVM)三种分类方法进行对比实验,证明PSO-BSSVM方法能优选高光谱遥感影像的波段和优化SVM参数,明显提高影像的分类精度. 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(6)
针对传统方法对兵马俑碎片分类准确率较低情况,提出一种基于区域和形状特征的碎片分类方法。首先提取碎片的显著性区域特征,采用地球移动距离EMD(Earth Mover’s Distance)方法对区域特征进行匹配并初步分类;其次对表面特征不明显的碎片进行预处理,获取二维图像信息,利用Hu不变矩提取形状特征;最后采用支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类器对表面特征不明显的碎片进行进一步分类,实现兵马俑碎片的最终精确分类。通过对30个兵马俑模型的508个碎片进行分类,实验结果表明,基于区域特征的碎片分类方法可以实现兵马俑碎片的快速、精确分类,是一种有效的兵马俑碎片分类方法。 相似文献
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为了解决多尺度遥感图像变化检测在降噪时丢失大量高频信息及单一像素孤立性的问题,提出了一种双树复小波变换DT-CWT(Dual-tree Complex Wavelet Transform)和马尔可夫随机场MRF(Markov Random Field)相结合的非监督遥感图像变化检测算法,首先采用DT-CWT对差异图像进行多尺度分解,并根据MRF模型分割算法提取高频区域的变化特征,然后进行相应层的高、低频重构,再对重构后的各层建立MRF模型并根据贝叶斯最大后验概率准则MAP(Maximum A Posterior)进行最终分割,最后对各层分割结果进行求交融合,得到最终的变化检测结果掩膜图。对比实验结果表明,该方法在去除杂点和噪声的同时能够较好地保留高频信息,并且边缘检测更加平滑,具有较高的变化检测精度和很好的鲁棒性。 相似文献