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融入空間關系的二型模糊模型高分辨率遙感影像分割

發(fā)布時間:2018-06-25 09:10

  本文選題:區(qū)間二型模糊模型 + 不確定軌跡; 參考:《遙感學報》2016年01期


【摘要】:為解決高分辨率遙感影像分割中,由光譜測度的空間復雜性、相同類型地物目標異質(zhì)性增大帶來的類屬不確定性以及分割決策不確定性等引起的分割精度下降問題,提出一種融入空間關系的區(qū)間二型模糊模型高分辨率遙感影像監(jiān)督分割方法。(1)建立高斯函數(shù)模型作為一型模糊模型,用來刻畫像素類屬的不確定性;(2)模糊化一型模糊模型中的均值或標準差,建立區(qū)間二型模糊模型,以強化類屬的不確定表達和增加分割決策信息;(3)綜合一型模糊模型及區(qū)間二型模糊模型的上、下隸屬函數(shù)建模模糊決策模型;(4)融入鄰域像素關系,使用待分像素及其鄰域像素在模糊決策模型中的隸屬度共同決定像素的類屬。采用本文算法分別對真實高分辨遙感影像及合成影像進行分割,并對測試結(jié)果進行定性和定量分析。結(jié)果表明,本文算法可以得到更高的分割精度。
[Abstract]:In order to solve the problem of reducing the segmentation accuracy caused by the spatial complexity of spectral measure, the uncertainty of classification and the uncertainty of segmentation decision caused by the increasing heterogeneity of objects of the same type of ground objects, the segmentation accuracy of high resolution remote sensing image segmentation is reduced. An interval type 2 fuzzy model with spatial relationship is proposed. (1) the Gao Si function model is established as a fuzzy model. It is used to describe the uncertainty of pixel genus. (2) the mean value or standard deviation of fuzzy model is fuzzied, and the interval type 2 fuzzy model is established. In order to enhance the uncertain expression of the genus and increase the segmentation decision information, (3) integrating the upper and lower membership function of the fuzzy model of type one and the fuzzy model of interval type two, the fuzzy decision model is modeled; (4) the fuzzy decision model is integrated into the neighborhood pixel relationship. The membership degree of pixels to be divided and their adjacent pixels in the fuzzy decision model is used to determine the class of pixels. In this paper, the real high resolution remote sensing image and synthetic image are segmented, and the test results are analyzed qualitatively and quantitatively. The results show that the proposed algorithm can achieve higher segmentation accuracy.
【作者單位】: 遼寧工程技術(shù)大學礦業(yè)技術(shù)學院;遼寧工程技術(shù)大學測繪與地理科學學院;
【基金】:教育部高等學校博士學科點專項科研基金資助(編號:20122121110007) 國家自然科學基金面上項目(編號:41271435)~~
【分類號】:P237

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本文編號:2065410

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