面向对象的高分影像最优分割尺度方法的研究与应用
关于图像分割算法的研究
关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的
10-面向对象图像特征提取
第十章面向对象图像特征提取 10.1 面向对象图像分类技术 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息对图像分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两个过程：图像对象构建和对象的分类。 FX的操作可分为两个部分：发现对象(Find Object)和特征提取（Extract Features）
10.2 发现对象 10.2.1 准备工作 根据数据源和特征提取类型等情况，可以有选择地对数据进行一些预处理工作。 （1）空间分辨率的调整 如果您的数据空间分辨率非常高、覆盖范围非常大，而提取的特征地物面积较大（如云、大片林地等），可以降低分辨率，提供精度和运算速度。可利用ENVI主菜单->Basic Tools->Resize Data工具实现。 （2）光谱分辨率的调整 如果您处理的是高光谱数据，可以将不用的波段除去。可利用ENVI主菜单->Basic Tool->layer stacking工具实现。 （3）多源数据组合 （4）空间滤波 10.2.2发现对象 第一步启动FX模块 （1）在ENVI EX中，选择File-Open,打开图像文件qb_colorado.img，如图10.1。 （2）在ENVI EX中，双击Toolbox中的Feature Extraction。选择输入文件（图10.2），单击Select Additional Files前的三角形符号，有三种数据可输入： Basic Image:必选项 辅助数据（Ancillary Data）:可选项 掩膜文件（Mask File）:可选项 （3）单击OK按钮，进入下一步操作。
影像信息提取之——面向对象特征提取
同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。 本专题以ENVI中的面向对象的特征提取FX工具为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。 本专题包括以下内容： ●面向对象分类技术概述 ● ENVI FX简介 ● ENVI FX操作说明 1、面向对象分类技术概述 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：对象构建和对象的分类。 影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。 影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于规则（知识）分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等对象属性信息。基于规则（知识）分类也是根据影像对象的属性和阈值来设定规则进行分类。 表1为三大类分类方法的一个大概的对比。
图像分割方法的比较研究
图像分割方法的比较研究 在计算机视觉的相关研究中,图像分割是连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带,而图像分割是计算机视觉系统中最关键和重要的一个环节。在概要介绍几种常用图像分割方法的基础上,比较了每种图像分割算法的优缺点及其适应范围,结果表明:不同工程应用中,应根据其需求与图像特点合理采用不同的图像分割方法以达到更好的处理效果。 标签：图象分割;图象处理 1 引言 近年来,随着工业、农业、医学、军事等领域自动化和智能化需求的迅速发展,对图像处理技术的要求也日益提高。其中,对图像的自动识别与理解就是一项重要任务,而对图像进行分割来提取目标是其关键步骤之一,如果得不到合理的图像分割图,也就无法对图像进行正确的识别与理解。在过去的四十多年里,图像分割的研究一直受到人们高度的重视。迄今为止,研究者提出了上千种不同类型的分割算法,而且近年来每年都有上百篇相关研究成果发表。但是,现有的方法多是为特定应用设计的,有很大的针对性和局限性,对图像分割的研究还缺乏一个统一的理论体系。Fu和Mui从细胞学图像处理的角度将图像分割技术分为三大类:特征阈值或聚类、边缘检测和区域提取。依据算法所使用的技术或针对的图像,Pal and Pal把图像分割算法分成了6类:阈值分割、像素分割、深度图像分割、彩色图像分割、边缘检测和基于模糊集的方法。本文将依据上述两种分类方法进行深入研究。 2 图象分割方法 简而言之,图像分割(Image Segmentation)就是把图像中的物体与背景或物体与物体分割开,实现不同区域的特殊处理。 2.1 基于阈值的分割方法 这类方法简单实用,在过去的几十年间备受重视,其分类也不一而足。根据使用的是图像的整体信息还是局部信息,可以分为上下文相关方法和上下文无关方法;根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值,可以分为全局阈值方法和局部阈值方法;另外,还可以分为单阈值方(bileverthresholding)和多阈值方法。 阈值分割的核心问题是如何选择合适的阈值。其中,最简单和常用的方法是从图像的灰度直方图出发,先得到各个灰度级的概率分布密度,再依据某一准则选取一个或多个合适的阈值,以确定每个像素点的归属。选择的准则不同,得到的阈值化算法就不同。 下面就常见的几种阈值分割算法进行比较:
面向对象分类之图像分割
传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的特征值转换为0 到1 之间的模糊值，这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。通过把特征值翻译为模糊值，即使对于不同的范围和维数的特征值组合，模糊分类能够标准化特征值。模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。 对于影像分类来说，基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类，这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的，很多情况下(高分辨率或纹理影像数据)通过纹理特征来表示。此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要 明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。 面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是，没有唯一的标准的分割方法。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术称为图像分割(Image Segmentation)，早期的图像分割方法可以分为两大类。一类是边界方法，这种方法假设图像分割结果的某个子区域在原来图像中一定会有边缘存在；一类是区域方法，这种方法假设图像分割结果的某个子区域一定会有相同的性质，而不同区域的像素则没有共同的性质。这两种方法都有优点和缺点，有的学者考虑把两者结合起来进行研究。现在，随着计算机处理能力的提高，很多方法不断涌现，如基于彩色分量分割、纹理图像分割。所使用的数学工具和分析手段也是不断的扩展，从时域信号到频域信号处理，小波变换等等。 目前,有许多的图像分割方法,从分割操作策略上讲,可以分为基于区域生成的分割方法,基于边界检测的分割方法和区域生成与边界检测的混合方法.图像分割主要包括4种技术：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术。
面向对象影像分析简要介绍--以eCognition为例
面向对象影像分析简要介绍 ——以eCognition软件为例 前言 遥感影像的光谱，空间，时间分辨率不断提高，为开展各类遥感应用提供各种数据。但在遥感数据获取能力增强的同时，也使得丰富的影像数据得不到充分利用和挖掘，从而出现“数据丰富，信息贫乏”的困境。如何快速自动准确地从遥感影像中提取出能满足某种应用的专题信息，是我们亟待要解决的问题。 随着面向对象思想的风行以及面向对象影像分析技术的不断成熟，使得我们从高分影像中提取专题信息变得更加便捷。尤其是一些商业的面向对象影像分析软件的出现，如eCognition，Feature Analysis。eCognition软件的口号就是“Exploring the soul of imagery(发掘影像最大潜能)”。本论文旨在从eCognition软件了解面向对象影像分析的相关思想和技术。希望通过探究eCognition软件背后的思想以及技术原理，如面向对象，多尺度分割，模糊分类等，为高分辨率遥感影像的特征描述以及建模带来一些启发。 1.面向对象 面向对象的思想是针对具体应用，将问题处理对象（逻辑概念上或物理概念上）划分为合适粒度（即对象）来进行处理，并封装其相应的属性以及行为，同时为了更好的复用以及扩展，维护更新，使其具有继承，多态，聚合等特性。 1.1对象 对象是指状态和行为的集合体，在物理实现上表现为数据和操作的集合，逻辑上表现为有职能的实体。它是用来描述现实世界中的物理概念或逻辑概念上的物体。比如人就是一个对象，它有性别，年龄，姓名等属性，人有吃饭睡觉等行为。武汉大学也是一个对象，它有名称，学院机构，学校历史等属性，也有教学科研等行为。不同的是人是物理概念上的对象，武汉大学是逻辑概念上的对象。 1.2抽象性，封装性，继承性 抽象是抽取出我们所感兴趣的部分，用这些少量特征来描述一个事物。封装性是对事物的数据和操作进行封装，即对其状态和行为进行封装。继承特性是对事物属性和行为的继承。
图像分割算法研究与实现
中北大学 课程设计说明书 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师：陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日
中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：焦晶晶学号：10050644X07 学生姓名：郑晓峰学号：10050644X22 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日
课程设计任务书 1．设计目的： 1、通过本课程设计的学习，学生将复习所学的专业知识，使课堂学习的理论知识应用于实践，通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力； 2、掌握Matlab使用方法，能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理； 3、通过图像处理实践的课程设计，掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）： (1)编程实现分水岭算法的图像分割； (2)编程实现区域分裂合并法； (3)对比分析两种分割算法的分割效果； (4)要求每位学生进行查阅相关资料，并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重，写出自己所做的内容。 3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕： 每个同学独立完成自己的任务，每人写一份设计报告，在课程设计论文中写明自己设计的部分，给出设计结果。
图像分割技术的研究背景及意义
图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述 图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义 图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。 图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。
2.1阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40前，现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割；而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值，利用这些阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应一个相应的子区域，这种方法也叫称为适应阈值分割。可以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松驰法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广，即采用二维统计量（如散射图或共生矩阵）取代直方图，以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法，运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进，并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性，付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出Ostu方法，得到了几种与Ostu类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法，利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确，而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求，为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具，提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量，反映图像的体视特性，而
遥感专题讲座——影像信息提取(四、面向对象特征提取)
面向对象的影像分类技术 “同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。 本小节以ENVI中的面向对象的特征提取FX模块为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。 本专题包括以下内容： ??●面向对象分类技术概述 ??●ENVI FX简介 ??●ENVI FX操作说明 1、面向对象分类技术概述 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：影像对象构建和对象的分类。
影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。 影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于知识分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等信息。基于知识分类也是根据影像对象的熟悉来设定规则进行分类。 目前很多遥感软件都具有这个功能，如ENVI的FX扩展模块、易康（现在叫Definiens）、ERDAS的Objective模块、PCI的FeatureObjeX（新收购）等。 表1为三大类分类方法的一个大概的对比。 类型基本原理影像的最小单元适用数据源缺陷 传统基于光谱的分类方 法地物的光谱信息 特征 单个的影像像元 中低分辨率多光谱 和高光谱影像 丰富的空间信息利 用率几乎为零 基于专家知识决策树根据光谱特征、空 间关系和其他上 下文关系归类像 元 单个的影像像元多源数据知识获取比较复杂 面向对象的分类方法几何信息、结构信 息以及光谱信息 一个个影像对象 中高分辨率多光谱 和全色影像 速度比较慢
图像分割方法综述
图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点， 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：
面向对象影像分类(样本模式)
面向对象影像分类（基于样本） 1、进行尺度为100的影像分割。 2、在Class Hierarchy中点右键，选择Insert class，依次建立四个类：房屋、道路、湖泊、草地。 3、编辑特征空间：选择菜单“Classification -> Nearest Neighbor -> Edit Standard NN Feature Space”，双击左边的特征列表中的特征，选择以下一些特征，如下图：
4、应用分类规则：选择菜单“Classification -> Nearest Neighbor -> Apply Standard NN to Classes”把它插入到类描述中，选择左边框中的类，单击，即可将该类加入到右边的框中，如下图： 点击OK后，在Class Hierarchy中双击一个类，如草地，可以看出分类特征已经添加到
该类中，如下图： 5、选择样本：选择菜单View -> toolbar -> sample，打开样本导航器，如下图： 选择按钮，打开样本编辑器，如下图：
6、选择类的样本：从样本编辑器中的Active Class中选择需要选择样本的类，如草地，在分割图上点击样例对象,当你单击一个类时，它的特征值在每个列出的特征被以高亮度的红色指示显示，这样可以使您对比不同对象它们的相关特征值，如下图：
该类的样本，选择后样本编辑器会成为如下的状态： 依次为所有的类选择足够的样本。 7、执行分类：在Process Tree中选择Append New，Algorithm中选择Basic Classification -> Classification，在Algorithm Parameters的Active Classes中选择“草地、道路、房屋、湖泊”， 设置如下图：
基于eCognition的面向对象遥感影像分割、分类及精度评价
基于eCognition 的面向对象遥感影像分割、 分类及精度评价流程 一、分割 1.1 创建工程 创建一个新的ecognition 工程，加载遥感影像，如果有专题层，加载专题层。 1.2 多尺度分割 第一次分割时基于象元的分割，后面的分割都是基于上一层的基于对象的分割，有专题层的使用专题层限制分割成形的对象。 图1.2-1 多尺度分割第一次分割基于像元 T a n g S h i m i n g 2012.11.20 资源与环境工程学院 汤世明
m i h S g n a T 图1.2-2 之后的分割都是基于上一层影像对象层多次分割之后可以得到一个尺度列表： 图1.2-3 多尺度分割图层列表 二、分类 2.1 创建分类体系 创建需要从影像中提取的各个类别。
m i h S g n a T 图2.1-1 创建类别 类描述可以先空着，由后面优化算法自动计算。 2.2 选择分类尺度图层 选择适合某一地类的分割尺度图层。比如本例中在400尺度下分水体、非水体。
m i h S g n a T 图2.2-1 选择适宜尺度图层 2.3 选择样本 按一定要求选择样本。利用工具Sample Editor和Select Samples。
m i h S g n a T 图2.3-1 选择样本工具 2.4 优化特征属性集 选择要参与分类的属性，并通过属性优化器进行筛选，得出最佳的属性组合，将其应用于各个类。 图2.4-1 选择特征属性优化 并将优化结果应用于最邻近分类和类描述。
2.5 分类 执行分类算法。 图2.5-1 分类算法参数设置 2.6 优化分类 反复选样本、优化特征属性、修改参数、利用空间关系等优化分类。 三、精度评价 3.1 精度评价 重新随机选择一部分样本，计算混淆矩阵。 T a n g S h i m i n g
监督分类和面向对象分类流程
监督分类和面向对象分类流程 高分一号城市绿地现状调查与分析实现教程将介绍基于高分一号影像数据的城市绿地信息提取的实现步骤，下图是主要的操作流程图一首先对高分影像进行预处理，其次使用监督分类法和面向对象分类法对城市绿地进行分类，然后对分类出来的影像进行矢量化处理，最后另其在arcGIS中进行统计分析，得出武汉市城市绿地的现状，下面是具体步骤。第一章数据预处理因为处理数据是高分一号影像，处理软件为，因为以下版本不能对高分一号直接进行处理，所以需要安装r6补丁，将下面两个文件直接粘贴到软件所在位置，然后就可以打开高分影像了图二图三为了加快数据处理的速度，是选择先进行辐射定标然后将图像裁剪在进行后续的操作，预处理流程如下图：
图四辐射校正分为辐射定标和大气校正打开数据：ENVI-Open As-CRESDA-GF-1,选择处理的影像，打开XML后缀文件；辐射定标：选择Toolbox->Radiometric Correction-> Radiometric Calibration，选择待处理的高分数据弹出Radiometric Calibration对话框，进行如图设置。对于多光谱影像，点击Apply FLAASH Setting 设置成默认值；如果是对全色影像进行辐射定标，那么Calibration则是Reflectance,Out Put Type 为UInt,Scale Factor为1000，如下图：高分一号多光谱影像参数设置高分一号全色影像参数设置大气校正：选择Toolbox->Radiometric Correction->Atmospheric Correction Module->FLAASH Atmospheric Correction，弹出FLAASH Atmospheric Correction Model Input Parameters对话框。要注意，全色影像不做大气校正，多光谱影像则需要做大气校正处理。
遥感的面向对象分类法
遥感的面向对象分类法 传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的特征值转换为 0 到 1 之间的模糊值，这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。通过把特征值翻译为模糊值，即使对于不同的范围和维数的特征值组合，模糊分类能够标准化特征值。模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。对于影像分类来说，基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类，这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的，很多情况下(高分辨率或纹理影像数据)通过纹理特征来表示。此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。 随着对地观测任务逐渐精细化，高分辨率遥感卫星影像的应用越来越广泛。这对遥感影像分类方法提出了挑战。已有的研究表明:基于像元的高分辨率遥感影像分类存在明显的限制。近年来，面向对象影像分析(Object-Based ImageAnalysis，OBIA)在高分辨率遥感影像处理中渐露头角，被认为是遥感与地理信息科学发展的重要趋势。本文针对面向对象影像分类(Object-Based Image Classification，OBIC)方法中的若干问题开展研究。主要研究内容与结论包括: 1)模糊遥感影像分割算法研究 针对当前影像分割算法应用于模糊影像时产生过渡区对象的问题，设计了过渡区对象识别方法。对简单地物模糊影像和复杂地物模糊影像进行实验发现:提出的算法能够有效识别过渡区对象。 2)代表地物最佳分割尺度研究 针对多参考对象情况下的地物最佳分割尺度选择问题，设计了基于对象内部同质性加权
基于邻接图的面向对象遥感图像分割算法
第35卷 第2期大连海事大学学报Vol.35 N o.2 2009年5月Journal of Dalian Maritime University M ay, 2009 文章编号:1006 7736(2009)02 0081 03 基于邻接图的面向对象遥感图像分割算法 谭玉敏1,槐建柱1,唐中实2 (1.北京航空航天大学交通科学与工程学院,北京 100191; 2.清华大学土木水利学院,北京 100084) 摘要:为解决高分辨率遥感图像自动化处理程度不高的问题,提出一种基于邻接图的面向对象遥感图像分割方法.综合利用遥感图像的光谱信息和区域形状信息进行图像分割,并采用了一种新的异质性度量准则.与经典软件eCogniton 在QuickBird图像分割的效率和效果方面的对比分析表明,该算法在运算效率上较eCognition的多尺度分割方法可以提高近1倍. 关键词:邻接图;面向对象;图像分割;高分辨率遥感 中图分类号:T P751 文献标志码:A Object oriented adjacency graph partition algorithm for remote sensing image segmentation T AN Yu min1,HU AI Jian zhu1,T A NG Z hong shi2 (1.School of Transpor tation S c ience&Engine er ing, Beihang University,Beijing100191,China; 2.School o f Civ il Engineering,Tsinghua University, Beijing100084,China) Abstract:Automatically processing hig h resolution remote sens ing images is currently of regional and g lobal research prior ity. T his paper presented an algorithm based on adjacency graph par tit ion for high resolut ion remote sensing imag e segmentation. T he pro posed algor ithm utilized both the reg ion geometrical and spectr al properties to evaluate the weight o f the edges and the internal dissimilar ity of the reg https://www.360docs.net/doc/5612935823.html,par ing w ith t he eCogni tion on image seg mentation efficiency and effect,the proposed method can save half runtime in efficiency. Key words:adjacency graph;object oriented;image segmenta tion;high resolution r emote sensing 0 引 言 图像分割是高分辨率遥感图像信息提取和面向对象图像分类的重要环节[1].图像分割的最终目的是将图像中这些像素点分离或者合并,形成对人有意义的图像区域.遥感图像的光谱信息是图像分割的基本信息,也是诸多图像分割算法所依据的基本特征,但空间信息如纹理和几何特征等也是遥感图像特别是高分辨遥感图像的重要特征,而目前分割算法[2-4]大多未能有效整合光谱信息和空间特征.为使遥感图像分割的结果更加合理,人们提出将纹理、特征引入图像分割的算法[5].其中最有代表的就是第一个面向对象的图像分析软件eCognition中实现的多尺度分级分割算法.但是,将几何特征引入分割过程,会占用大量的内存和时间,所以很多情况下,这样做是得不偿失的[6]. 本文提出一种基于邻接图的面向对象的遥感图像分割模式.在图像分割时,综合颜色和形状信息进行邻接图分割. 1 基于邻接图的面向对象的遥感图像 分割 1.1 区域距离度量方法 在图像分割[7]中,基于同一区域的不同(即异质性)尽量小,不同区域的差异(异质性)尽量大的原则,当两个区域的异质性小于两个区域各自的异质性之和时,即将两个区域合并.用Dif(R a,R b)表示区域R a、R b的异质性度量函数,用Int(R a)= Dif(R a,R b)表示区域R a异质性度量函数,合并区 收稿日期:2008 09 08. 基金项目:空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室(福州大学)开放基金资助项目(200805);极地测绘科学国家测绘局重点实验室开放基金资助项目(200810). 作者简介:谭玉敏(1977-),女,山东临沂人,讲师,博士,E mail:tany m@https://www.360docs.net/doc/5612935823.html,.
图像分割算法的研究与实现毕业论文
数字图像处理期末考试 题目图像分割算法研究与实现专业班级11通信工程一班 姓名姜永 学号 1109131
目录 摘要: (1) 1．前言 (2) 2．图像分割概念 (2) 2.1图像分割定义 (2) 2.2图像分割方法综述 (4) 2.3阈值法 (4) 2.4 基于边缘检测的分割方法 (8) 2.5基于区域的分割方法 (11) 3．图像分割方法详述 (12) 3.1图像分割方法 (12) 3.2 图像分割方法实现 (12) 4．实验结果及分析 (14) 4.1 实验结果 (14) 4.2 实验结果分析 (18) 5．小结 (20) 5.1 主要工作总结 (20) 5.2 结论 (20) 6．附录 (23)
图像分割算法研究与实现 摘要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。因为图像分割及其基于分割的目标表达、 特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式， 使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此，图像分割多年来 一直得到人们的高度重视.本文首先将现有的多种类型图像分割 方法归结为3类典型的方法 , 并分析各自的特性;然后提出图象 分割方案，并利用MATLAB 软件编写程序，展示实验现象，最 后对所做工作进行总结。 关键词:图像分割阈值法边缘检测微分算子局部阈值
1．前言 在图像的研究和应用过程中，人们往往仅对各幅图像中的某些部分感兴趣.这些部分常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域.为了辨别和分析目标，需要将这些区域分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用.图像分割就是将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程.在进行图像分割时，首先要根据目标和背景的先验知识来对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将等待识别的目标从背景中分离出来.图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术.这是因为图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始的图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能.因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视[1]。 图象分割在实际中已得到广泛的应用，例如在工业自动化，在线产品检验，生产过程控制，文档图象处理，遥感和生物医学图象分析，保安监视，以及军事，体育，农业工程等方面。概括来说，在各种图象应中，只要需对图象目标进行提取，测量等都离不开图象分割。近年来，图象分割在对图象的编码中也起到越来越重要的作用，例如国际标准MPEG一4中模型基/目标基编码等都需要基于分割的结果。可见，图象分割在图象工程中有重要的地位和影响。 本文主要从图像分割定义、图像分割的方法等几个方面来阐述关于图像分割的几个问题。 2．图像分割概念 2.1图像分割定义 文字定义：把图象（空间）按一定要求分成一些“有意义”区域的处理技术。“有意义”—希望这些区域能分别和图象景物中各目标物(或背景)相对应。 正式“集合”定义：
面向对象图像分类
【ENVI入门系列】24. 面向对象图像分类 目录 1.概述 2.基于规则的面向对象信息提取 第一步：准备工作 第二步：发现对象 第三步：根据规则进行特征提取 3.基于样本的面向对象的分类 第一步：选择数据 第二步：分割对象 第三步：基于样本的图像分类 4.基于规则的单波段影像提取河流信息 1.概述 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：影像对象构建和对象的分类。ENVI FX的操作可分为两个部分：发现对象（Find Object）和特征提取（Extract features），如下图所示。
图1.1 FX操作流程示意图（*项为可选操作步骤） 这个工具分为三种独立的流程化工具：基于规则、基于样本、图像分割。 本课程分别学习基于规则的面向对象分类和基于样本的面向对象分类，以及基于规则的方法从单波段灰度影像中提取河流信息。 注：本课程需要面向对象空间特征提取模块(ENVI Feature Extraction-FX)使用许可。
2.基于规则的面向对象信息提取 该工具位置在：Toolbox /Feature Extraction/ Rule Based Feature Extraction Workflow。 数据位置："24-面向对象图像分类\1-基于规则"。 第一步：准备工作 根据数据源和特征提取类型等情况，可以有选择地对数据做一些预处理工作。 ?空间分辨率的调整 如果您的数据空间分辨率非常高，覆盖范围非常大，而提取的特征地物面积较大（如云、大片林地等）。可以降低分辨率，提供精度和运算速度。可利用Toolbox/Raster Management/Resize Data工具实现。 ?光谱分辨率的调整 如果您处理的是高光谱数据，可以将不用的波段除去。可利用Toolbox/Raster Management/Layer Stacking工具实现。 ?多源数据组合 当您有其他辅助数据时候，可以将这些数据和待处理数据组合成新的多波段数据文件，这些辅助数据可以是DEM, lidar 影像, 和SAR 影像。当计算对象属性时候，会生成这些辅助数据的属性信息，可以提高信息提取精度。可利用Toolbox/Raster Management/Layer Stacking工具实现。