圖像分割是圖像處理中必不可缺的部分。在高分辨率遙感影像的探索和應(yīng)用中,通常需要提取關(guān)于影像的某些區(qū)域的信息。自20世紀(jì)70年代以來(lái),圖像分割一直受到人們的高度關(guān)注。在以往的研究中,盡管學(xué)者們已經(jīng)提出了各種不同的分割技術(shù),但由于各種影像的特定問(wèn)題,多種尺寸以及特定區(qū)域的影像差異,仍然缺乏一種普適的,可以用于所有影像的通用分割方法。同樣,也缺乏科學(xué)和通用的準(zhǔn)則來(lái)確定圖像分割的成功與否。本文選用高分辨率GF-1遙感數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,從圖像分割和圖像分類兩個(gè)方面出發(fā),研究適用于大區(qū)域下的高分辨率遙感影像的圖像處理技術(shù)。取得的成果概括如下:(1)基于GF-1衛(wèi)星影像,選取適合的圖像增強(qiáng)技術(shù)和噪聲去除技術(shù)以減少圖像過(guò)分割,通過(guò)分水嶺變換完成圖像的初始分割。結(jié)合基于圖論的方法,通過(guò)建立一定的區(qū)域異質(zhì)性度量準(zhǔn)則,對(duì)初始分割區(qū)域進(jìn)行區(qū)域合并,形成原始圖像的超像素分割結(jié)果。(2)基于GF-1衛(wèi)星影像,以超像素分割結(jié)果,作為支持向量機(jī)圖像分類的特征提取樣本,通過(guò)選擇適當(dāng)?shù)奶卣骷?對(duì)高分辨率遙感影像進(jìn)行土地覆蓋類型提取。(3)完成對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)高分辨率影像的圖像分類實(shí)驗(yàn)及相應(yīng)評(píng)價(jià)。最后,對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行精度分析和綜合...

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 研究背景與研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 圖像分割
        1.2.2 圖像分類
        1.2.3 存在問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 研究目標(biāo)
    1.4 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線
        1.4.1 研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 技術(shù)路線
    1.5 創(chuàng)新點(diǎn)
    1.6 論文內(nèi)容安排
2 基于初始分割和區(qū)域合并的超像素分割算法
    2.1 超像素分割算法簡(jiǎn)介
    2.2 標(biāo)記分水嶺算法原理及改進(jìn)
        2.2.1 實(shí)現(xiàn)原理及基本步驟
        2.2.2 存在問(wèn)題及改進(jìn)
    2.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)原理
        2.3.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)
        2.3.2 二值形態(tài)學(xué)及基本運(yùn)算
        2.3.3 灰度形態(tài)學(xué)及其基本運(yùn)算
    2.4 形態(tài)學(xué)分水嶺算法流程
        2.4.1 形態(tài)學(xué)濾波
        2.4.2 梯度提取
        2.4.3 擴(kuò)展極小變換
    2.5 基于圖論的區(qū)域合并
        2.5.1 區(qū)域鄰接圖的構(gòu)造
        2.5.2 區(qū)域異質(zhì)度函數(shù)
        2.5.3 最近鄰接圖的構(gòu)造
3 基于支持向量機(jī)的遙感影像分類
    3.1 高分辨率遙感影像的特征提取
        3.1.1 光譜特征
        3.1.2 紋理特征
        3.1.3 形狀特征
    3.2 分類器構(gòu)造
        3.2.1 多類分類器
        3.2.2 本文分類器
4 應(yīng)用實(shí)例
    4.1 算法流程
    4.2 實(shí)驗(yàn)區(qū)影像數(shù)據(jù)介紹及概況
        4.2.1 GF-1衛(wèi)星主要參數(shù)
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)區(qū)概況
    4.3 遙感影像預(yù)處理
    4.4 地物分類標(biāo)準(zhǔn)
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.6 綜合評(píng)價(jià)與分析
        4.6.1 區(qū)域合并評(píng)價(jià)與分析
        4.6.2 圖像分類精度評(píng)價(jià)與分析
5 結(jié)論
    5.1 成果
    5.2 存在問(wèn)題與未來(lái)展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 (個(gè)人簡(jiǎn)介)



本文編號(hào)：3794614