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1.
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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由于图像的复杂性和模糊性进一步增强,传统的图像分割算法已经无法满足其对分割精度的要求。为了进一步提高图像分割的精度,本文提出了一种结合SIFT特征提取与Delaunay三角网表达的图像分割方法,该方法可以有效削弱噪声对图像分割结果的影响,与传统去噪滤波相比,平滑过程中模糊图像边缘的程度比较低,同时,运用超像素思想,将传统基于像素单元的分割方法运用到超像素上,对被三角网划分的子区域进行聚类,最后得出分割结果。与传统算法相比,本文算法在分割精度方面有显著提高。 相似文献
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杨圣 《测绘与空间地理信息》2018,(5):66-72
为了实现对纹理图像的分割,需利用建模像素间相互作用关系,因此本文利用在标号场和特征场中分别建模邻域多边形和邻域像素之间的作用关系,并提出一种基于马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)的区域化纹理图像分割方法。即利用Voronoi划分技术,将图像划分为若干个多边形;在标号场上利用Gibbs分布建模相邻多边形标号间的相互作用,在特征场上利用高斯分布建模多边形内邻域像素间光谱测度的相关性;结合贝叶斯定理建立分割模型;通过最大期望值(Expectation Maximization,EM)算法来估计模型参数,进而获得最优分割结果。本文分别对合成纹理图像、自然纹理图像和遥感图像进行分割实验,并对分割结果进行定性和定量评价。通过计算混淆矩阵得出Kappa值为0.97,满足了优秀分类器的标准。本文提出的算法具有很强的抗噪和描述复杂光谱测度的能力,可行性好,准确性高。 相似文献
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针对BRISK特征检测算法在遥感影像中匹配时同名点对冗余度高和全局性差等特点,考虑BRISK特征检测算法能获取大量无人机遥感影像特征点,Delaunay三角网算法能够利用影像的BRISK特征点的粗匹配点对构建三角网,本文综合两种算法的优点,提出了一种结合BRISK特征检测算法和Delaunay三角网算法的剔除无人机遥感影像误匹配点对方法。该方法利用两张影像的BRISK粗匹配特征点构建Delaunay三角网,利用遍历两张影像三角网中的三角形相似度剔除错误匹配点对,并利用摄影不变量原理进一步剔除误匹配点对,提高了两张影像的精度;对比分析了Delaunay三角网的射影不变量算法,RANSAC算法分别剔除原始影像组、加入椒盐噪声影像组及旋转影像组的BRISK特征误匹配点对的效果。试验结果表明,3组影像分别利用结合BRISK特征和Delaunay三角网的射影不变量算法的无人机遥感影像匹配方法获得的正确特征匹配点对冗余度低、全局性优。 相似文献
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基于格网划分的海量数据Delaunay三角剖分 总被引：8，自引：1，他引：7
提出基于格网划分、面向海量数据的Delaunay三角剖分方法,它首先把数据集划分为若干格网块,按照格网划分的逆序对每个格网块采用基于自适应格网划分的分割-合并算法进行Delaunav三角剖分,把格网块Delaunay三角网中不受边界影响的三角形进行存储并释放内存,然后顺序合并相邻格网块Delaunav三角网,形成全局或类全局Delaunay三角网.该方法对计算机硬件配置要求较低,适合于并行处理,可以实现面向海量数据的Delaunay三角剖分. 相似文献
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针对基于像素模型的单尺度或多尺度谱聚类影像分割方法在相似矩阵存储、特征分解效率及分割精度方面存在的不足。该文首先通过给定多组空间及光谱带宽参数,利用mean-shift初分割生成不同尺度的超像素对象层;然后联合像素与超像素对高空间分辨率影像中的不同类别地物进行的多尺度建模表达其空间拓扑关系,即在图割理论框架下建立"像素-超像素"联合的多尺度无向权图模型G(V,E,W),同时根据遥感影像纹理特征丰富的特点,在顶点相似性计算过程中融合纹理特征;最后使用基于normalized cut准则的谱聚类算法,对图模型划分得到最终分割结果。该方法较好地降低了基于像素的谱聚类分割方法的计算复杂度,同时提高分割结果准确率。标准测试数据集和"高分2号"遥感影像分割结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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针对基于像素的谱聚类计算量大、效率低,且受到影像斑点噪声影响严重的问题,该文结合极化合成孔径雷达影像的统计特性,提出了一种基于超像素的极化合成孔径雷达影像谱聚类算法。该方法首先用基于梯度分割影像的分水岭算法得到影像的初始分割;然后按区域邻接关系合并含像素个数较少的极小区域得到超像素图像;最后以超像素为基本数据单元,采用修正Wishart距离作为超像素之间的距离度量标准,通过Nystrm逼近的采样方法获得最终的分类结果。最后利用模拟数据和1991年获取的荷兰Flevoland地区L波段稻田数据验证了该算法的有效性,总体分类精度达到了98.17%。 相似文献
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影像匹配是数字摄影测量和计算机视觉领域的关键问题。本文主要研究基于Delaunay三角网约束下的稳健影像匹配方法。首先利用Delaunay三角网对随机初始匹配点进行组织,构建分布均匀、结构稳定的局部连接关系;其次利用线段描述子和空间角度顺序建立了局部辐射和几何约束模型,并将粗差剔除问题转换为分析Delaunay三角网和对应匹配图的相似性问题;然后利用对应三角形局部约束实现匹配扩展;最后在分层策略和交叉验证策略下实现稳健影像匹配。利用3组数据集进行大量的匹配试验,结果表明本文的匹配算法即使在高外点率下依然能够实现稳健粗差剔除,得到高精度的影像匹配结果。 相似文献
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针对在实际应用中难以获得同源高分辨率遥感影像,利用同源高分辨率影像实现高精度、自动化的三维重建仍存在一定困难的现状,该文提出一种利用异源高分辨率遥感影像进行三维重建的方法。采用尺度不变特征变换算法对影像进行匹配以获取同名点,并使用随机抽样一致性算法剔除低精度匹配点;然后利用获取的同名点构建Delaunay三角网;接着根据有理函数反解模型和投影射线联合定位算法解算各个同名点的三维坐标;最后基于Delaunay三角网内插技术求取地物点的高程值,并基于OpenGL技术实现三维显示。试验结果表明,利用该方法可以实现异源高分辨率遥感影像的三维重建,精度上能够满足生产需求。 相似文献
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针对基于像素的道路提取方法的不足,使用一种基于超像素分割算法(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)和自适应阈值分割算法(OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法)相结合的道路提取方法,可以较好地解决在遥感图像中分辨率较高所造成的非道路地物对目标的噪声影响.该方法使用SLIC超像素分割算法对影像进行分割处理,再用改进的K-means聚类算法对分割后的超像素影像进行非监督分类,根据GVI值对分类后的影像中的植被及水体信息进行过滤,对过滤后的影像进行基于OTSU的分割,最后对分割影像进行后处理获得完整道路网.经过定性和定量分析后得出,此方法在道路提取上有较好的表现. 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(1)
影像分割是高分辨率影像面向对象分析中的关键步骤,对信息提取精度起到至关重要的作用。为提高高分辨率遥感影像面向对象算法分割性能,提出一种改进超像素和标记分水岭的分割方法,包括特征融合、超像素初分割、控制标记符的标记分水岭再分割3个主要步骤。在超像素初分割阶段,利用高分辨率遥感影像纹理特征突出的优势,结合颜色空间、空间位置信息以及相位一致性纹理特征等信息提出一种新的距离测度计算规则,按照符合颗粒形状的圆形邻域进行搜索相似点,对影像进行超像素粗分割,并标记超像素斑块;计算超像素分割后每个斑块的灰度值,超像素分割后的影像重建,利用形态学的扩展技术提取局部极小值控制分割区域的数量,对传统数学形态学分水岭分割算法产生的过分割进行优化改进;对重建的影像进行高斯滤波,然后采用控制标记符分水岭算法对重建后的影像进行再分割,得到多尺度综合分割结果。在实验部分,利用资源三号卫星影像和机载航空影像验证本文提出方法,基于准确率和召回率定量评价分割精度,并将本文方法与其他分割方法的结果进行比较,证明本文提出方法的分割有效性。 相似文献
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Delaunay三角网建立的改进算法 总被引：5，自引：0，他引：5
本文深入研究了Delaunay三角网建立算法中的逐点插入法,详细介绍了算法的实现步骤,分析了其中影响算法效率的关键环节,并采用数据点集分块管理、三角形快速定位、改变点插入顺序等方法进行了算法优化,对三角形快速定位方法进行了改进。测试实验的结果说明,算法改进后Delaunay三角网建立的效率提高了4~6倍。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(2)
提出了一种基于Delaunay三角网的栅格线划矢量化方法。通过运用Delaunay三角网对栅格线划要素进行空间剖分,并根据单个Delaunay三角形的形状特征,提取线划要素骨架线。以栅格地图预处理、线划要素实体识别、线划要素边缘点集生成、线划要素边缘点集Delaunay三角网生成,以及基于Delaunay三角形公共边中点追踪的线划要素骨架线提取为技术路线,详细介绍栅格线划矢量化的具体实现过程,并进行若干实验,以验证方法的准确性与时效性。 相似文献
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基于Harris角点和SIFT特征的近景影像匹配 总被引：2，自引：0，他引：2
针对近景影像匹配过程中误匹配率较大的情况,本文提出了一种基于Harris和SIFT特征的近景影像匹配方法。该方法首先提取Harris角点和SIFT特征,运用灰度相关系数和BBF-KD树方法将Harris角点和SIFT特征完成双向一致性匹配;然后,利用基于RANSAC方法和P-H算法的相对定向得到内点集A与B,将内点集A、B合并生成Delaunay同名三角网;最后,在同名三角形约束下通过缩小Harris特征点阈值T得到新内点集,实时插入同名三角网中,直到生成足够数量的内点。实验所得内点数分别与合并加密匹配前以及其他方法相比都有显著增多,结果表明对于视角、尺度、旋转、光照及噪音等条件发生变化的不同影像,本文提出的近景影像匹配方法能提高匹配率及匹配可靠性。 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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针对平面点集空间分布的复杂性,本文提出了一种基于Delaunay三角网的平面点集形状重构方法。首先采用一种简单且实用的数据结构以表达Delaunay三角网中嵌入的几何信息和拓扑信息,然后由外向内迭代过滤Delaunay三角网得到一个大概边界,最后进一步考虑边界的凹凸信息和空洞现象,获取最终的精细边界。试验结果表明与其他典型的Delaunay三角网重构方法相比,本文提出的算法能更好地适用于平面点集空间分布的复杂性,通过所构建的数学模型实现了凸凹多边形内外边界提取。 相似文献
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近景影像三角网内插点密集匹配方法 总被引：3，自引：1，他引：2
针对目前密集匹配中依据种子点寻找新特征点存在计算复杂的问题,该文提出一种近景影像Delaunay三角网内插点密集匹配方法。该方法首先采用尺度不变特征变换算子匹配特征点,通过随机抽样一致性算法对特征点进行优化,以获取高精度同名点;依据同名点构建Delaunay三角网,在同名相似三角形内,以内插重心点作为匹配基元,并对内插点进行色彩信息相似性约束和极线约束,剔除粗差提高匹配结果精度;在匹配传播过程中,新特征点不断插入三角网中,对三角网进行动态更新,用于约束后续匹配。该方法能够避免繁琐计算,同时具有较高的可靠性,适用于不同类型的近景影像数据。 相似文献