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基于小波变换的遥感图像分割方法研究

作　者: 李赐健
导　师: 马银平
学　校: 南昌航空大学
专　业: 控制工程
关键词: 遥感图像图像分割小波变换马尔可夫随机场多尺度分析
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 75次
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内容摘要

图像分割是一种非常重要的图像分析技术，近年来普遍受到广泛的研究与重视，目前已经提出了数千种图像分割方法，在实际的工程中得到了大量的应用。图像分割是图像分析的基础，并且是目标表达、特征测量等的关键步骤，其在图像工程中占据了重要的位置。小波变换是一种时-频分析工具，通过将图像分解到不同尺度上进行处理，能有效的从图像中提取信息，且其在时频两域都具有良好的局部特性，克服了傅立叶变换或加窗傅立叶变换不能分析非平稳信号的缺点。本文首先对基本图像分割方法作简要概述，介绍了传统的图像分割方法。针对复杂的遥感图像，结合小波变换在图像处理当中的优点，重点介绍小波变换理论，然后利用小波自适应阈值法消除遥感图像的噪声，降低噪声对图像分割的影响，也即图像预处理。本文针对常见的多分辨率分割算法在遥感图像处理中每一尺度分割过程中信息利用不充分的问题，提出一种基于小波域马尔可夫随机场的遥感图像分割算法。该算法利用小波刻画图像的非平稳性和多尺度特性，使马尔可模型的特征属性和先验模型的参数具有变尺度行为，较好的刻画了图像的纹理特征。通过仿真实验表明，这种模型和算法提高了对遥感图像的分割质量。最后简单的介绍了图像分割的评价标准，以及总结了整个论文的全部工作，并提出进一步研究探索的方向。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-9
第1章绪论  9-15
  1.1 遥感及遥感图像简介  9-10
  1.2 图像分割方法的现状  10-13
    1.2.1 图像分割简介  10-11
    1.2.2 图像分割方法现状及趋势  11-13
  1.3 遥感图像分割的意义  13-14
  1.4 论文的主要工作及研究内容  14-15
第2章小波变换及其在图像处理中的应用  15-29
  2.1 小波变换的定义  15-18
  2.2 离散小波变换  18
  2.3 多分辨率分析理论与 Mallat 算法  18-24
    2.3.1 多分辨率分析  18-21
    2.3.2 Mallat 算法  21-23
    2.3.3 图像二维离散小波变换  23-24
  2.4 常用小波  24-28
  2.5 本章小结  28-29
第3章基于小波变换的遥感图像预处理  29-43
  3.1 图像去噪技术的发展现状  29-30
  3.2 小波域图像降噪  30-32
  3.3 小波阈值去噪算法  32-37
    3.3.1 阈值去噪原理  33
    3.3.2 阈值函数的选取  33-36
    3.3.3 阈值的选取  36-37
  3.4 小波阈值自适应去噪的改进算法  37-40
  3.5 仿真实验结果分析  40-41
  3.6 本章小结  41-43
第4章基于小波域马尔可夫随机场的遥感图像分割  43-54
  4.1 标记分水岭遥感图像分割  43-44
  4.2 马尔可夫随机场的图像分割算法  44-45
  4.3 小波变换的结构与小波系数的聚集特性  45
  4.4 小波变换与马尔可夫随机场的遥感图像分割  45-49
    4.4.1 小波域金字塔式马尔可夫随机场  45-47
    4.4.2 小波系数的特性场  47
    4.4.3 小波域层次马尔可夫模型的遥感图像分割算法  47-49
  4.5 实验结果与分析  49-51
  4.6 遥感图像分割评价方法  51-53
  4.7 本章小结  53-54
第5章结论与展望  54-56
  5.1 本文的工作总结  54
  5.2 后续工作展望  54-56
参考文献  56-59
致谢  59

基于小波变换的遥感图像分割方法研究

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