目的尺度集模型是一種有效的影像多尺度分割模型,但數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、構(gòu)建效率低下且冗余尺度較多。針對這些問題,提出了一種由全局區(qū)域相異度閾值驅(qū)動構(gòu)建稀疏尺度集模型的方法。方法本文方法改變了尺度集模型構(gòu)建的驅(qū)動方式,通過重復(fù)進(jìn)行增大全局區(qū)域相異度閾值以及合并所有小于當(dāng)前全局區(qū)域相異度閾值的鄰接區(qū)域這2個步驟完成尺度集的構(gòu)建。同時,將依次出現(xiàn)的全局區(qū)域相異度閾值與從小到大的抽象尺度對應(yīng),采用深度優(yōu)先搜索在區(qū)域鄰接圖中快速搜索滿足條件的鄰接區(qū)域,采用三次指數(shù)平滑法預(yù)測下一尺度的全局區(qū)域相異度閾值,采用基于局部方差和莫蘭指數(shù)的尺度屬性分析消除冗余的欠分割尺度。結(jié)果與傳統(tǒng)尺度集相比,稀疏尺度集極大地簡化了底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),通過調(diào)節(jié)模型核心參數(shù)可以有效消除冗余尺度。保守參數(shù)設(shè)置下,稀疏尺度集的構(gòu)建速度提高至傳統(tǒng)尺度集的3.11倍,且二者區(qū)域合并質(zhì)量無明顯差別。結(jié)論本文提出的稀疏尺度集模型能夠在不引起合并質(zhì)量下降的前提下大幅度提高模型構(gòu)建速度,將具有更加廣泛與靈活的應(yīng)用。 

【文章來源】：中國圖象圖形學(xué)報. 2020,25(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

稀疏尺度集概念圖

3)將Z插入到RAG中，更新所有與Z相鄰區(qū)域的鄰接關(guān)系。采用鄰接表保存RAG，由于嚴(yán)格遵循區(qū)域兩兩合并的準(zhǔn)則，對于初始區(qū)域數(shù)為N的RAG，整個合并過程中生成的新區(qū)域數(shù)至多為N-1，因此鄰接表的大小不會超過2×N-1。初始化Z的鄰接信息需要對X、Y的鄰接區(qū)域取并集，本文給定每個區(qū)域一個下標(biāo)，在鄰接表中初始化RAG的時候，對每個區(qū)域的鄰接區(qū)域均按照下標(biāo)從小到大進(jìn)行排序，并在后續(xù)RAG的更新中始終維護(hù)該順序關(guān)系，使得取并集的時間復(fù)雜度由O(N2)下降為O(N log N)。

圖3為全局區(qū)域相異度閾值序列構(gòu)建示例。中小尺度下，反推實際值與預(yù)測值偏差極小。從虛線對應(yīng)的尺度開始，出現(xiàn)了明顯的預(yù)測滯后現(xiàn)象，表現(xiàn)為預(yù)測值明顯小于反推實際值，差值隨尺度增大而增大。該問題主要由三次指數(shù)平滑預(yù)測法本身的性質(zhì)，以及大尺度下相異度較大的鄰接區(qū)域被強行合并造成。預(yù)測滯后問題會導(dǎo)致大尺度條件下，相鄰尺度間區(qū)域合并數(shù)不穩(wěn)定。本文在1.3節(jié)介紹合并終止判斷的方法，在提升尺度集構(gòu)建效率的同時規(guī)避預(yù)測滯后問題。1.3 合并終止判斷

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于譜空間統(tǒng)計特征的高分辨率影像分割尺度估計[J]. 明冬萍,周文,汪閩.  地球信息科學(xué)學(xué)報. 2016(05)
[2]基于區(qū)域合并的高分辨率遙感圖像多尺度分割[J]. 張學(xué)良,馮學(xué)智,肖鵬峰.  南京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)). 2015(05)
[3]面向影像分割的多尺度快速區(qū)域合并方法[J]. 吳寧,陳秋曉.  計算機工程與應(yīng)用. 2012(06)
[4]面向?qū)ο筮b感影像分類的最優(yōu)分割尺度選擇研究[J]. 于歡,張樹清,孔博,李曉峰.  中國圖象圖形學(xué)報. 2010(02)

博士論文
[1]基于區(qū)域的遙感影像多尺度表達(dá)方法與應(yīng)用研究[D]. 胡忠文.武漢大學(xué) 2013

碩士論文
[1]時間序列指數(shù)平滑算法的改進(jìn)研究[D]. 李穎.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2009



本文編號：3526322