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整合边缘置信度的高分辨率遥感影像区域分割方法研究

作　者: 刘宇
导　师: 夏友福
学　校: 西南林业大学
专　业: 地图学与地理信息系统
关键词: 区域分割边缘检测高空间辨率遥感影像
分类号: P237
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

大量高空间分辨率遥感影像的出现，为遥感技术的发展带来了新的机遇，同时也增加了传统遥感应用的深度。但是，遥感数据的应用水平却严重滞后于空间遥感技术的发展，远远不能满足实际的需求。发展智能化的遥感影像数据分析和理解技术，利用计算机模拟人脑对遥感影像解译的认知过程，依据实际应用目的来获得遥感影像的语义信息是高分辨率遥感影像解译的核心任务。面向对象的遥感影像分析思想方法作为高分辨率影像处理的基本方法，受到了广泛关注。该分析方法将同质性的像素集合（影像对象）作为基本处理单元，通过对象内或对象间光谱、纹理、拓扑关系等特征的提取，采用分类器获得影像对象的语义信息。一般而言，面向对象的图像处理技术包含图像区域分割和遥感影像分类两个核心步骤。区域分割是遥感影像面向对象分析的基础。区域分割是利用影像局部光谱、纹理等特征的同质性，将影像分割成互不重叠的部分的过程。遥感影像分割的效率和精度直接影响了后续解译的精度。由影像欠分割造成的语义对象混合问题，无法通过后续的分类方法改善。另一方面，相比自然场景影像，遥感影像数据具有海量性，包含更为复杂的空间结构信息和多层次的地物语义信息。这导致起源于工业影像处理的计算机视觉理论和方法并不能完全适用于遥感影像处理。因此，研究适合高分辨率遥感影像的高精度和高效率区域分割方法对于高分辨率遥感影像解译具有重要意义。均值漂移算法作为一种非参数概率密度梯度的估计算法，具有良好的理论基础，并适用于各种特征空间分析的场合。该算法具有并行运算的特点，使其适用于海量遥感数据的处理。当采用空间位置和光谱特征组成联合特征空间时，该算法等价于一个保持边缘的影像滤波过程。因此，本文采用均值漂移算法为工具就高空间分辨率影像的分割问题展开研究。相关的工作可概括为以下三点：一、归纳和选择了三种典型边缘信息检测算子，具体包括方向能量（OrientedEnergyOE）、亮度梯度（BrightnessGradientsBG）、色度梯度（ColorGradientsCG）和纹理梯度（TextureGradientsTG），编程实现了三种算子对高分辨遥感影像的边缘检测。二、以手工勾绘的高分辨率遥感影像对象边界图为训练依据，分别采用线性加权模型、Logistic回归模型和支持向量回归模型建立三种边缘线索和语义对象真实边界的回归关系。三、将三种回归模型获得的预测结果，以权重的形式整合到均值漂移迭代过程中，以期获得更优的分割结果。实验采用两组高空间分辨率遥感影像，通过目视解译和四个定量指标来综合评价分割结果。影像分割结果表明：本研究提出的多种边缘特征信息通过数学回归分析建模进行的整合，可以有效抑制遥感影像分割中出现的过分割，同时对于弱边界或纹理边界的地物对象的欠分割现象也有较大的改善。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-10
1 绪论  10-18
  1.1 研究的目的和意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-16
    1.2.1 数字图像分割算法的现状  11-14
    1.2.2 遥感影像区域分割的现状  14-16
  1.3 研究的主要内容  16-18
2 均值漂移分割方法  18-27
  2.1 均值漂移算法  18-23
    2.1.1 基本的Mean Shift过程  19-20
    2.1.2 扩展的Mean Shift  20-23
  2.2 均值漂移算法的应用  23
  2.3 均值漂移分割算法  23-25
  2.4 整合多边缘测度的 MS 区域分割  25-27
3 边缘检测算法  27-33
  3.1 现有的边缘检测算子  27
  3.2 图像特征提取  27-29
    3.2.1 方向能量  28
    3.2.2 梯度特征  28-29
  3.3 影像的边缘信息提取结果分析  29-33
4 影像边缘信息的整合方法  33-44
  4.1 边缘信息的线性加权  33-35
  4.2 基于Logistic回归的边缘信息整合  35-37
  4.3 基于支持向量机回归的边缘信息整合  37-44
    4.3.1 支持向量机  37-39
    4.3.2 支持向量机回归  39-41
    4.3.3 支持向量机回归参数调节  41-44
5 实验结果及分析  44-55
  5.1 实验设计及实验参数设置  44-47
    5.1.1 实验数据说明  44-46
    5.1.2 实验流程及参数设置  46-47
  5.2 分割结果评价及分析  47-55
    5.2.1 分割质量评价指标  47-48
    5.2.2 结果评价及分析  48-55
6 结论与展望  55-56
参考文献  56-63
个人简介  63-64
导师简介  64-65
致谢  65

整合边缘置信度的高分辨率遥感影像区域分割方法研究

内容摘要

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