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针对常规的均值漂移算法在特征空间聚类时未考虑图像的纹理信息从而导致分割精度不高的问题,该文提出了一种融合颜色-纹理模型与均值漂移的改进分割算法。首先,对原始影像进行同等组滤波和颜色量化,得到颜色-纹理模型;其次,利用均值漂移算法对滤波影像进行初始分割,得到同质性较好的初始分割区域;最后,将颜色-纹理模型及初始分割对象轮廓信息应用于区域合并过程中,结合形状特征增强分割对象的紧密性。该算法充分结合了图像的颜色、纹理特征,通过对不同类别的遥感影像的分割实验进行分析,结果表明分割效率和分割质量均得到较大提升,且具有较好的适用性、可靠性及精确性,对遥感影像中纹理信息丰富的植被、密集建筑区等具有较好的分割效果。 相似文献
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结合光谱、纹理与形状结构信息的遥感影像分割方法 总被引：4，自引：1，他引：3
针对目前遥感影像分割中多特征利用的问题,提出一种综合利用光谱、纹理与形状信息的分割方法.该方法在进行初始分割的基础上,统计区域的光谱和LBP纹理特征;然后依据光谱、纹理与形状特征计算相邻区域之间的异质性,并以此为基础构建区域邻接图(region adjacency graph,RAG);最后在邻接图的基础上采用逐步迭代优化算法进行区域合并获取最终分割结果.采用QuickBird和SAR影像的分割试验,证明该算法能充分利用影像中地物的光谱、纹理与形状信息,分割效果良好,效率高. 相似文献
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针对目前的纹理优化方法存在的颜色变化不一致、纹理割裂等难题,提出一种基于纹理贴片的颜色差异的全局纹理优化方法。利用该方法优化三维城市模型的表面纹理,首先获取纹理贴片边界点的颜色值;然后利用基于纹理贴片颜色差异的全局纹理优化方法求取三维网格顶点的颜色改正值;最后根据三角形的顶点,对三角形进行栅格化,并利用重心原则对栅格化后的每一个像素进行内插,以获取相应的颜色改正值,并叠加到原始影像上。为证明方法的可行性和有效性,使用城市地区的无人机倾斜影像数据进行城市模型的纹理优化,实验结果表明,该方法具有纹理真实、色彩一致、细节明显等优势。 相似文献
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针对同一地区不同时期的全色高分辨遥感影像,提出一种基于影像融合的变化检测算法。首先采用基于匹配点的三角网校正方法对两景影像进行几何校正,然后选用基于迭代多元变化检测(IR-MAD)的相对辐射校正方法进行辐射一致性处理,接着对经几何一致性处理、辐射一致性处理后两张影像进行显著性融合,采用Mean-Shift分割算法对融合影像进行分割,选用方向梯度直方图(HOG)特征获取影像纹理强度图,最后通过比较分割块纹理变化获得变化检测结果。以Toposys激光雷达系统搭载相机拍摄的全色影像对该算法进行了检验,并使用单一时期影像为分割对象进行对比实验结果。实验结果表明,以融合影像为分割对象的结果远优于以单一时期影像为分割对象的变化检测结果,极大地减少了误检和漏检,在城市、郊区等地区人工地物变化监测中有一定的应用价值。 相似文献
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本文引入了在不同影像层次上的Gabor纹理特征,采用分裂-合并加智能像素精致的方法,实现遥感影像的非监督分割。实验结果表明采用Gabor滤波器为基础的多分辨率分析来描述高分辨率遥感影像的纹理特征,可以明显地描述影像的高、低频特征,并且基于Gabor纹理特征进行遥感影像的分割是有效的;将本文方法的分割结果与经典的eCognition分割结果进行了对比试验,表明本文方法的分割结果较好。 相似文献
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针对利用TM影像进行土地利用传统分类精度不高的问题,该文提出了一种综合应用影像纹理与光谱特征对TM影像进行土地利用模糊分类的方法。采用主成分分析法对研究流域TM影像的光谱及纹理特征信息进行压缩与融合,并对融合后的TM影像数据进行3个组别的多尺度分割,在影像分割对象单元的基础上应用面向对象的模糊逻辑隶属度函数法实现影像的软语义分类。相对传统分类方法而言,该方法在充分利用影像光谱信息的基础上综合了影像的纹理信息,且分类理论思想更加符合人们对于客观事物的认知规律,分类精度有了显著的提高,为TM影像分类方法的改进提供一定的参考。 相似文献
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基于蓝噪声理论的遥感图像森林植被纹理测量 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感图像分割中森林植被是重要的一类目标,有效确定森林植被的纹理尺度是纹理分割的重要问题。提出一种用蓝噪声理论描述遥感图像森林植被纹理特征的方法,是一种新的植被纹理刻画和纹理尺度计算方法。研究尺度与植被纹理形态的对应关系,对于选定的探测区域,迭代寻找蓝噪声特征。迭代过程包含通过几何变换缩小区域的尺寸,用快速傅里叶变换获取区域的频谱响应,从频谱响应中提取蓝噪声特征。对于具有蓝噪声特征的区域,计算森林植被纹理的灰度分布,根据当前区域尺寸计算纹理的尺寸。实验表明,森林植被纹理单元的尺度和灰度分布测量结果准确,为进一步纹理分割提供了可靠的基础。 相似文献
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确定图像类别数是图像分割中的重要任务,在大多数分割算法中需由用户预先指定类别数。受地物目标及其分布的多样性、复杂性和未知性等因素的限制、对彩色遥感图像而言,人为确定其类别数非常困难。为此,提出了一种基于区域和统计的可变类分割方法,融合规则划分技术和R.JMCMC算法,利用规则划分将图像域划分成若干个规则子块,并假设每个规则子块内的像素服从同一独立的多值Gaussian分布;在此基础上南贝叶斯定理构建图像分割模型;利用ReversibleJump Markov Chain Monte Carlo(RJMCMC)算法模拟该模型,实现罔像类别数的自动确定及图像粗分割;为了进一步提高图像分割精度,设计精细化操作,对Worldview-2合成及彩色遥感图像和多光谱IKONOS图像进行可变类分割,实验结果表明,提出方法不仅能自动确定图像类别数,还可以较好地实现区域分割。本文方法较好地实现彩色遥感图像的可变类分割。 相似文献
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JSEG改进算法在多光谱遥感影像区域分割上的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
图像分割是对图像进行感兴趣区域提取与识别的基础,是图像分析的关键步骤.基于区域分割的JSEG算法是一种既融合了颜色信息又融合了空间信息的图像分割方法,在普通图像和视频图像中都能得到良好的分割结果.将这一算法引入到遥感影像的分割中,并对其做出改进,使之适用于多光谱遥感影像和纹理特征复杂的遥感影像的区域分割.实验结果表明,该算法很好的解决了由于影像中复杂的地物信息而产生的不同区域边界模糊的问题. 相似文献
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针对遥感图像分割时仅利用光谱信息容易造成过分割和边缘定位不准的问题,提出一种结合光谱强度和纹理信息的遥感图像分水岭分割算法。首先分别提取图像的光谱梯度和纹理梯度,提出一种改进双边滤波模型,滤除图像中的噪声的周时,采用了一种局部的平滑尺度,能够有效消除纹理信息,借助于滤波算法,分别对原图像和Gabor纹理特征图像进行平滑处理,利用边缘检测算子得到光谱梯度和纹理梯度。最后利用形态学膨胀方法进行融合融合,使用分水岭变换对图像分割。用三幅高分辨率彩色遥感图像数据进行实验,并与JSEG（Joint Systems Engineering Group）和多分辨率分割方法进行比较,结果表明该方法具有较高的边界定位准确性,同时降低了过分割和欠分割现象。 相似文献
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针对经典的小波纹理不能准确地表达影像纹理特征的问题,以及影像分割结果缺少对像元空间相关性和分布关系的考虑。本文提出了结合双树复小波（DT-CWT）纹理和马尔可夫随机场（MRF）模型的高分辨率遥感影像分割方法。首先,通过双树复小波变换提取影像纹理特征,联合光谱特征形成表达影像信息的混合特征向量;然后,将混合特征向量高斯归一化处理,并用K-means聚类的方法对特征空间中的混合特征向量聚类得到初始分割图;最后,借助马尔可夫随机场模型在初始分割结果中引入上下文信息,基于贝叶斯最大后验概率准则得到最终的分割结果。本文通过双树复小波纹理提高了特征表达的准确度,同时使用马尔可夫随机场模型减弱了分割结果中同质区域的“椒盐噪声”,从而进一步提高了高分辨率遥感影像分割的精度。 相似文献
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张煜 《地球空间信息科学学报》2008,11(1):38-42
A texture image segmentation based on nonlinear diffusion is presented. The scale of texture can be measured during the process of nonlinear diffusion. A smooth 5-channel vector image with edge preserved, which is composed of intensity, scale and orientation of texture image, can be achieved by coupled nonlinear diffusion. A multi-channel statistical region active contour is employed to segment this vector image. The method can be seen as a kind of unsupervised segmentation because parameters are not sensitive to different texture images. Experimental results show its high efficiency in the semiautomatic extraction of texture image. 相似文献
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以城市区域内高大建筑阴影为研究对象,针对现有的阴影检测算法在复杂地物环境下检测精度和可靠性不高的问题,提出了一种结合颜色空间特征和空间关系的遥感影像阴影检测方法。首先,采用SLIC超像素算法对影像进行分割;然后基于Lab和HSI颜色空间构建初步检测条件,将阴影划分为阴影主体区域和待检测区域;最后,借助Canny边缘检测信息合并待判别区域内的超像素块,并利用阴影区域与造成干扰区域间的空间位置关系构建的检测条件进行判别。实验结果表明,该方法可以有效提高复杂地物环境下遥感影像阴影的检测精度和算法可靠性。 相似文献
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Angelos Tzotsos Konstantinos Karantzalos Demetre Argialas 《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2011,66(1):2-16
In this research, an object-oriented image classification framework was developed which incorporates nonlinear scale-space filtering into the multi-scale segmentation and classification procedures. Morphological levelings, which possess a number of desired spatial and spectral properties, were associated with anisotropically diffused markers towards the construction of nonlinear scale spaces. Image objects were computed at various scales and were connected to a kernel-based learning machine for the classification of various earth-observation data from both active and passive remote sensing sensors. Unlike previous object-based image analysis approaches, the scale hierarchy is implicitly derived from scale-space representation properties. The developed approach does not require the tuning of any parameter—of those which control the multi-scale segmentation and object extraction procedure, like shape, color, texture, etc. The developed object-oriented image classification framework was applied on a number of remote sensing data from different airborne and spaceborne sensors including SAR images, high and very high resolution panchromatic and multispectral aerial and satellite datasets. The very promising experimental results along with the performed qualitative and quantitative evaluation demonstrate the potential of the proposed approach. 相似文献
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变分法遥感影像人工地物自动检测 总被引：1，自引：1，他引：0
人工地物（建筑物、道路、桥梁等）检测是目标识别的一个重要组成部分。本文将人工地物检测转换为能量泛函数最优化问题。首先对遥感影像进行超像素分割,综合图像的颜色、纹理、梯度等信息,以超像素为单元计算图像的显著度信息,然后构建一个包含显著性约束、面积和边界约束、纹理约束及灰度方差约束的能量泛函数,通过变分法迭代求解能量泛函最小值,获取目标前景部分即为人工地物区域。本文以重庆和广东某地的遥感影像数据为例对算法进行验证,将其与常见的人工地物目标提取算法,如C-V模型、MRF模型,以及当下研究较为热门的深度学习算法进行对比。试验结果表明,该算法能有效地检测出遥感影像中的人工地物区域,并保证较低的误检率及漏检率。论文对该方法与深度学习方法进行了一定的分析对比。 相似文献
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针对南方复杂地区水稻遥感信息提取研究中机器自动学习分类研究较少、分类精度不高的问题,以福建省三明市建宁县溪口镇为研究区,基于GF-1号卫星影像,采用面向对象的随机森林遥感分类算法对研究区内水稻田信息进行提取。首先通过优化面向对象分割参数和随机森林分类模型参数,提取并调用了影像中的多种特征;再对光谱特征、植被指数特征、纹理特征、几何特征进行特征空间优选;最后通过设置4种特征优选试验进行对比,得到最优分类模型。实验结果显示,基于特征空间优选的面向对象随机森林分类算法的水稻提取精度高达90%,分类总体精度可达87%,Kappa系数为0.85;与其他试验结果相比,漏分和误分现象较少,实现了南方地区水稻信息高精度自动识别。该方法计算特征少、实现简便,对于国产高分卫星影像在南方复杂地区作物自动提取中的应用具有参考性。 相似文献