【摘要】：隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和高空間分辨率遙感影像的獲取更加方便,面向?qū)ο笥跋穹治龀蔀橹髁鞯倪b感影像信息提取方式之一,而面向?qū)ο蠓治龅年P(guān)鍵技術(shù)之一就是遙感影像分割。遙感影像分割是對(duì)影像進(jìn)行識(shí)別和分析的基礎(chǔ),遙感影像分割的精度直接影響到后續(xù)對(duì)影像的理解和應(yīng)用的準(zhǔn)確程度,因此遙感影像分割在面向?qū)ο笥跋穹治鲋衅鹬陵P(guān)重要的作用。然而目前的遙感影像分割中,還存在著以下幾個(gè)問題:首先是分割效果易受到噪聲等因素的影響;其次分割對(duì)象邊界精確度的問題;再次就是最優(yōu)分割尺度問題,即最優(yōu)分割尺度參數(shù)的選擇問題,尺度參數(shù)過大容易造成欠分割,尺度參數(shù)過小容易造成過分割問題。造成這些問題的根本原因是難以在分割過程中有效地融入知識(shí)。針對(duì)這些問題,且考慮到遙感影像分割任務(wù)自身的特殊性,本文將遙感影像分割中的知識(shí)進(jìn)行了分類,將其分為內(nèi)部知識(shí)和外部知識(shí)兩種,并就此分別提出了基于內(nèi)部與外部知識(shí)約束的高空間分辨率遙感影像精細(xì)分割方法。針對(duì)內(nèi)部知識(shí)中的邊緣約束問題,本文提出了邊緣約束的高空間分辨率遙感影像分水嶺分割算法和區(qū)域生長(zhǎng)分割算法。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文提出分割方法能夠最大限度地保證分割斑塊的完整性并且能夠抑制影像欠分割。針對(duì)內(nèi)部知識(shí)中的尺度約束問題,本文設(shè)計(jì)了基于局部方差統(tǒng)計(jì)的最優(yōu)尺度約束的高空間分辨率遙感影像分割算法。本文基于局部方差統(tǒng)計(jì)方法,提出了分水嶺分割算法的分割尺度估計(jì)方法,并對(duì)該方法可靠性進(jìn)行分析。針對(duì)外部知識(shí)約束,將外部知識(shí)遷移應(yīng)用到影像分割過程中,本文提出了土地利用圖約束的高空間分辨率遙感影像分割方法,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法的可靠性和合理性。本文系統(tǒng)的闡述了影響遙感影像分割的知識(shí)及分類,并將其應(yīng)用于影像分割具體算法,對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行有效地控制和約束,一定程度上保證了分割精度,為后續(xù)面向?qū)ο蠓治龊蛻?yīng)用提供良好的影像對(duì)象數(shù)據(jù)基礎(chǔ),也為影像分割理論的研究提供了理論和方法上的指導(dǎo)和借鑒。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：P237
【圖文】：

洪水從低處向高處開始浸沒，當(dāng)洪水充滿兩個(gè)盆地時(shí)，在兩個(gè)盆地之間，這樣就形成了分水嶺。第二種是模擬降水過程。如圖 2-4(b)，模擬自然界降水過程，當(dāng)雨水從谷底時(shí)會(huì)形成一個(gè)個(gè)連通區(qū)域，匯聚到同一谷底的連通區(qū)域形成了一個(gè)。

模擬泛洪的分割算法，主要分割過程分為排序和浸沒兩個(gè)過程。本文在傳統(tǒng)S 分割算法基礎(chǔ)上，進(jìn)行改進(jìn)，得到基于邊緣約束的分水嶺變換結(jié)果。算法改進(jìn)之處在于在浸沒的過程中，如果當(dāng)前點(diǎn) P 為邊緣點(diǎn)，不對(duì)其進(jìn)行，將其單獨(dú)作為一類像素，這相當(dāng)于在梯度圖像上建筑了高壩，分割邊界不過 Canny 邊緣，如圖 3-3（a）所示；然后再進(jìn)行后續(xù)的邊緣重分配處理。

束 Canny 邊緣對(duì)種子點(diǎn)的選取進(jìn)行約束。在，則即使該點(diǎn)與其鄰域的平均歐式距離小于在選取種子點(diǎn)時(shí)進(jìn)行邊緣約束。這樣保證了長(zhǎng)時(shí)成為一個(gè)區(qū)域，如圖 3-5。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 閆東陽;明冬萍;;基于自動(dòng)多種子區(qū)域生長(zhǎng)的遙感影像面向?qū)ο蠓指罘椒╗J];工程科學(xué)學(xué)報(bào);2017年11期

2 陳揚(yáng)洋;明冬萍;徐錄;趙璐;;高空間分辨率遙感影像分割定量實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)方法綜述[J];地球信息科學(xué)學(xué)報(bào);2017年06期

3 胡志成;李宏偉;付麗華;;基于邊緣連續(xù)性的邊緣檢測(cè)算法[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2017年03期

4 戴激光;張力;李晉威;方鑫鑫;;一種鏈碼跟蹤與相位驗(yàn)證相結(jié)合的直線提取方法[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2017年02期

5 王海;蔡英鳳;賈允毅;陳龍;江浩斌;;基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景自適應(yīng)道路分割算法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2017年02期

6 楚森森;洪亮;陳杰;鄧敏;楊昆;劉純;;融合邊界信息的高分辨率遙感影像分割優(yōu)化算法[J];中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào);2016年08期

7 吳掬鷗;袁曉桂;;基于閾值分割技術(shù)的圖像分割法研究[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2016年16期

8 王民;宋正付;王稚慧;;基于分形網(wǎng)絡(luò)演化方法和改進(jìn)模糊聚類遙感影像分割[J];激光與光電子學(xué)進(jìn)展;2016年11期

9 李亮;梁彬;薛鵬;應(yīng)國(guó)偉;;矢量圖約束的遙感影像分割算法[J];國(guó)土資源遙感;2016年03期

10 明冬萍;周文;汪閩;;基于譜空間統(tǒng)計(jì)特征的高分辨率影像分割尺度估計(jì)[J];地球信息科學(xué)學(xué)報(bào);2016年05期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 崔衛(wèi)紅;基于圖論的面向?qū)ο蟮母叻直媛视跋穹指罘椒ㄑ芯縖D];武漢大學(xué);2010年

本文編號(hào)：2767237