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基于异质性最小准则的基元合并影像分割方法研究

作 者: 莆杰艺
导 师: 惠文华
学 校: 长安大学
专 业: 摄影测量与遥感
关键词: 高分辨率遥感影像 多尺度分割 基元合并 最优分割尺度
分类号: TP751
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 10次
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内容摘要


高分辨率遥感技术的迅速发展在为遥感应用带来机遇的同时带来了挑战,传统基于像素的影像分析方法的局限性日益显露。而与之相比,面向对象的影像分析方法不仅依靠光谱信息,还充分利用影像的空间信息,在消除椒盐噪声以及空间关系的处理方面具有很大优势,已成为当前遥感分析技术的发展趋势之一。面向对象的影像分析中,一个非常关键的环节就是影像分割。论文针对目前影像分割技术研究中对高分辨率遥感影像针对性不强、没有建立最优分割尺度选择标准等问题展开研究。从高分辨率遥感影像的多尺度特性出发,论文对遥感影像的多尺度分割进行了一些理论探讨、算法设计以及实验对比分析工作,主要内容及相关结论如下:(1)在分析遥感影像多尺度层次结构的基础上,详细论述了多尺度分割方法中的基于异质性最小准则的基元合并的影像分割方法;并以原始像元为基元,对该方法进行了算法设计与编程实现。(2)以所开发的程序为实验工具,对影像分割中所涉及到的重要参数的意义进行了分析探讨,结论是:光谱因子权重越大则分割结果越琐碎;形状因子权重越大则对象轮廓越规则,但会在一定程度上损失光谱信息,从而导致分割结果无意义;尺度因子越大所分割的影像对象大小就越大;通过计算分割结果的均值方差可确定最优分割尺度。(3)通过与目前较为成熟的三种影像分割方法进行实验对比分析,认为基于异质性最小准则的基元合并方法更适于高分辨率遥感影像的分割处理。

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感图像的解译、识别与处理 > 图像处理方法
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