基于Hadoop云平台的无人机遥感图像分割技术研究

发布时间：2020-10-12 05:38

　　 随着无人机技术的不断发展,无人机遥感的应用越来越广泛逐渐地深入到了各行各业,随之产生的无人机遥感图像也越来越多。面对海量的无人机遥感图像,怎样快速有效地进行图像分割,提取有效的图像信息,已经成为无人机遥感应用各领域研究的关键性问题。针对当前图像分割方法对于无人机遥感图像分割速度慢、实效性差的问题,本文利用开源云计算平台Hadoop对无人机遥感图像分割方法进行研究,并设计了基于Hadoop云平台的无人机遥感图像分割的MeanShift算法。本文首先对Hadoop中的图像处理模型进行了设计,自定义设计MapReduce图像处理的编程模型,以及Hadoop平台读入图像的方式,以实现快速有效的图像读取,对图像的序列化方式、文件分割方式、文件输出类型进行设计,对Hadoop集群进行搭建,并测试集群运行的稳定性;然后对适用于Hadoop平台的MeanShift算法进行设计,运用Hadoop平台调用图像预处理算法对图像进行预处理,并在OpenCV中对基于Hadoop平台的MeanShift图像分割算法进行实现。实验结果表明,在保证分割参数以及处理条件一致性的前提下,基于Hadoop平台的无人机图像分割,图像处理效率有了极大的提升,与单机MATLAB图像分割处理相比,并发度、实效性、计算及存储能力都大大增强。
【学位单位】：长春大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：TP751
【部分图文】：

度图像的直方图的灰度范围为 i=0,1,...,L-1,当灰度级别为 k 时的像素数为kn ，那么一幅图像的总像素数 N 表达式为01110 == =++ +LLiiN nnnn灰度概率出现的概率为0 1 1++ +==LiiinnnnNnp（2-1）当图像的灰度直方图分布呈现一定规律时，图像大概可以分为两部分，这两部分分别位于灰度分布的两个峰值附近。由此可知直方图左侧山峰亮度较低，这一部分恰好对应于画面中需要分割的目标。阈值选择为两个峰值之间的低谷处的值时，就可以将目标分离出来。当选取的阈值在直方图中呈现明显的峰值时，使用直方图阈值法可以较好地分割图像[25]。2.2.1.2 算法图像分割实验分别选用两幅图像，一张灰度图像一张彩色遥感图像，灰度图像大小为 47.5K彩色遥感图像大小为 1126KB，进行图像分割实验。（1）直方图阈值法分割灰度图像如下图 2-1 所示

好地分割图像[25]。2.2.1.2 算法图像分割实验分别选用两幅图像，一张灰度图像一张彩色遥感图像，灰度图像大小为 47.5KB彩色遥感图像大小为 1126KB，进行图像分割实验。（1）直方图阈值法分割灰度图像如下图 2-1 所示（a）原始图像 （b）分割后的图像图 2-1 直方图阈值法灰度图像分割效果图（2）直方图阈值法分割彩色图像如下图 2-2 所示

和整幅图像平均灰度 u 的差也比较大[17]。描述这种有效性差异可以用区域间的方差来表示，其表达式为：2222112δ = θ(t )(u u)+θ(t)(u(t) u)， （2-8）经过化简可表示为：212122δ = θ(t )×θ(t)(u(t) u(t))（2-9）由此可以确定阈值 T： max[()]2TtB= δ利用最大方差来决定阈值，这种方法不需要设定其他参数，此方法是一种自动选取阈值的方法，不但适合用于两区域的单阈值选择而且也适用于多区域的多个阈值的选择[27]。2.2.2.2 算法图像分割实验选用与 2.2.1.2 节相同的两幅图像进行图像分割实验，实验结果如下所示。（1）自动阈值法分割灰度图像如图 2-3 所示。
【参考文献】

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本文编号：2837719