高分辨率遥感影像的最优图像分割与迭代优化算法研究

发布时间：2017-09-11 08:21

  本文关键词：高分辨率遥感影像的最优图像分割与迭代优化算法研究

  更多相关文章： 多尺度图像分割 最优分割尺度选取 WorldView2 欠分割对象识别 混杂度指标

【摘要】：随着遥感技术的发展和卫星空间分辨率的不断提高,高分辨率遥感影像广泛应用于各个领域。结合高分辨率遥感影像的特点,面向对象的图像处理方法取代了传统基于像元的图像分析法。图像分割是面向对象图像分析方法中最重要的环节,分割形成的初始区域是后续信息提取的最小分类单元,所以分割的好坏直接影响到后续的图像识别、解译和分类的精度。所以,本文在深入分析原有模型算法优劣的基础上,对遥感影像图像分割的最优分割尺度的选择方法进行了研究,本文所使用的高分辨率遥感数据为WorldView2影像数据。 首先,本文实现了一种可计算机自动进行的基于主成分变换的高分辨率遥感图像全局最优分割尺度选取算法。该算法以主成分变换所得的主成分影像作为图像分割的编辑层,利用对象内的同质性和对象间的异质性,通过全局质量评价函数值得到最优分割尺度参数,能够达到最好的分割效果。其次,在单一尺度分割的基础上,结合空间纹理和光谱信息,本文提出了一种基于对象纹理混杂度的高分影像欠分割对象识别方法,所得到的图像分割结果更符合真实地物的分布情况。最后,使用局部Moran指数合并对象内像素值比较均匀、且与周边地物相似度较高的分割对象,最终形成一幅具有三层分割尺度的分割结果图。 实验证明,本文设计的多尺度分割方法对高分辨率遥感影像的分割效果较好,可有效避免人为确定分割尺度的主观性、片面性和低效性,提高了高分辨率影像分割质量,为后续图像分类和信息提取做好高质量的预处理工作。
【关键词】：多尺度图像分割 最优分割尺度选取 WorldView2 欠分割对象识别 混杂度指标
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP751;P237
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 第一章 绪论10-19
• 1.1 研究背景与立题意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 高分辨率遥感影像分割方法12-15
• 1.2.2 最优分割尺度参数选择方法15-16
• 1.3 论文的主要研究内容16-18
• 1.4 论文结构安排18-19
• 第二章 图像分割原理及多尺度分割技术19-28
• 2.1 图像分割的原理19-20
• 2.2 基于像元的区域分割20-22
• 2.3 其它图像分割方法22-23
• 2.4 多尺度分割技术23-25
• 2.4.1 多尺度分割技术概述23-24
• 2.4.2 基于异质性最小原则的区域合并算法24-25
• 2.5 多尺度分割参数的选择25-27
• 2.6 本章小结27-28
• 第三章 最优分割尺度参数选择28-33
• 3.1 最优分割尺度定义28-29
• 3.2 最优分割尺度选择方法29-31
• 3.2.1 局部方差法29-30
• 3.2.2 最大面积法30
• 3.2.3 RMAS法30-31
• 3.2.4 目标函数法31
• 3.3 本章小结31-33
• 第四章 基于主成分变换的最优分割尺度选取33-47
• 4.1 数据源及其预处理33-35
• 4.1.1 上海市概况33-34
• 4.1.2 实验区数据源概况34-35
• 4.2 最优分割参数的选择35-37
• 4.3 改进后的非监督最优分割尺度自动选取37-40
• 4.4 结果与分析40-45
• 4.4.1 不同分割尺度下的图像分割结果分析40-42
• 4.4.2 分割质量评价与最优分割尺度的选取42-45
• 4.5 本章小结45-47
• 第五章 多尺度分割图像的迭代优化47-65
• 5.1 欠分割与过分割的定义47-48
• 5.2 欠分割对象与过分割对象的识别48-56
• 5.2.1 基于混杂度指数识别欠分割对象48-54
• 5.2.2 基于局部Moran指数识别过分割对象54-56
• 5.3 结果与分析56-63
• 5.3.1 欠分割对象优化后的分割质量评价与分析56-59
• 5.3.2 过分割对象优化后的分割质量评价与分析59-63
• 5.4 本章小结63-65
• 第六章 总结与展望65-68
• 6.1 论文总结65-66
• 6.2 问题与展望66-68
• 附录68-69
• 参考文献69-76
• 后记76

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：829623