基于纹理信息的高分辨率无人机遥感图像分割
摘要
虽然近年来高分辨率遥感影像数据呈现急剧性增长，但日益增长的数据需求与落后的影像分析技术之间的矛盾却越来越突出,造成的原因主要是落后的影像分析技术不能把原始的遥感影像数据转化为工程应用中所需的数据。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占有重要的地位。所以有必要对图像分割相关的两个方面进行了一定的分析和改进。
第一个方面是向对象影像分割算法分析和改进。在分析了面向对象的边缘检测和区域增长法两种面向对象影像分割方法的基础上，重点对区域增长法从两个方面进行了改进：第一，设计了新的增长规则；第二，增加了异质点去除环节。这样使算法减少过分割现象并在抗噪声方面也得到提升，最终使图像分割质量得到了有效的提升。
第二个方面是对纹理信息提取技术的研究。对比分析了Tamura纹理和灰度共生矩阵两种纹理信息提取方法重点对灰度共生矩阵各参数对纹理特征的影响进行深入的研究。为了使通过共生矩阵能得到更合理的纹理特征，首先对10种纹理特征间的相关性进行分析，从而选出具有代表性的纹理。然后对开窗大小与各纹理特征的间的关系进行分析，从而为计算共生矩阵时的开窗大小选择提供依据。
最后按照前面的研究结果把纹理特征和光谱特征结合起来对高分辨率无人机遥感影像进行了面向对象的分割，并进行了相应的定性和定量分析。定量分析方面与不考虑纹理信息的分割结果通过优度实验法进行了对比研究。结果表明考虑了纹理信息的面向对象分割能更真实有效的反映图像中地物目标的整体结构，为进一步有效的地物分类提供保障。
关键词：纹理特征，无人机遥感，面向对象图像分割
I
ABSTRACT
The contradictions between the increasing need of Remote Sensing Image Data and Outdated image segmentation technology is becoming increasingly evident, altHough the amount of High-Resolution Remote Sensing data growing exponentially in recent years. The outmoded Image Analysis technologies can not convert Raw Remote Sensing Image Data to be useful data for application in Engineering is tHough to be the major reason. Image segmentation is a key step in image processing and image analysis. So, it is necessary to renew the knowledge of Relevant Technologies and make improve, which include texture analysis and image segmentation algorithm in this thesis.
Study on Object-oriented Segmentation algorithm of Remote Sensing Image. Based on the analysis of the edge detection and Seeded Region Growing algorithm, a new algorithm was brought up, which is different from classical algorithm in two aspects:First, a new criterion of region growing is designed. Secondly, we propose a region merging rules based on the area and contrast, which can restrain the over-segmentation problem effectively and improve the anti-noise ability. Experiment results indicate that the method can improve the quality of image segmentation.
Study on texture information extraction technologies. The Comparison of the two kind of Texture information extraction technology was carried out. Through the study on the correlation of the 11 texture feature and the effect of the window size on texture features quality, a scientific basis for choosing texture feature and the optimum window size was presented.
According to the Research above, a texture image segmentation algorithm based on object-oriented which combines texture features and spectral characteristics was presented. In order to verify the accuracy of image segmentation, the new algorithm was applied to segmenting UA VRS images and a comparison between this approach and classical classification approaches has been carried out. The study conclusion shows that the new method is and more reliable comprehensive in reflecting the ground objects in the image.
Keywords：Texture Feature, UA VRS, Object-oriented Image Segmentation
II
目录
第一章绪论 (1)
1.1 选题依据与研究意义 (1)
1.2 纹理分析的研究现状及发展趋势 (3)
1.3论文主要章节结构 (7)
第二章面向对象影像分割算法分析和改进 (8)
2.1 面向对象技术的理论基础 (8)
2.1.1面向对象分割的含义 (8)
2.1.2 面向对象的优越性 (9)
2.1.3 遥感中的尺度问题 (10)
2.1.4多尺度影像分割技术 (10)
2.2 面向对象的边缘检测方法 (12)
2.2.1 传统图像边缘检测与面向对象思想的结合 (12)
2.2.2 Hough变换直线检测 (13)
2.2.3 Hough变换的推广 (17)
2.3 区域增长法 (19)
2.3.1区域增长类型和准则 (19)
2.3.2传统的区域增长算法 (21)
2.3.3存在的问题 (22)
2.4 区域增长法的改进 (23)
2.4.1 算法的抗噪性 (23)
2.4.2 复合式增长准则 (24)
2.4.3异质点的去除 (25)
2.4.4改进算法流程 (27)
2.5本章小结 (28)
第三章纹理信息提取方法 (30)
3.1纹理特征谱 (30)
3.2基于Tamura纹理的方法 (32)
3.2.1六个重要Tamura纹理特征的描述 (32)
III
3.2.2 Tamura纹理特征的提取 (35)
3.3 基于共生矩阵的方法 (37)
3.3.1共生矩阵概述 (37)
3.3.2 灰度共生矩阵（GLCM）的定义 (37)
3.3.3 灰度共生矩阵导出的纹理特征及相关性研究 (38)
3.3.4关于各参数对纹理特征影响的研究 (41)
3.3.5 综合灰度共生矩及纹理阵特征的提取 (45)
3.4 本章小结 (47)
第四章基于共生矩阵的无人机遥感图像的面向对象分割 (49)
4.1 数据准备 (49)
4.1.1影像数据的获取 (49)
4.1.2数据预处理 (50)
4.2 实验区纹理信息的提取 (52)
4.2.1 纹理特征矩阵计算 (52)
4.2.2主成分分析 (54)
4.3分割算法实现 (57)
4.4分割结果及视觉对象化 (59)
4.5实验结果评价 (64)
4.5.1 定性分析 (65)
4.5.2 定量分析 (67)
4.6 本章小结 (69)
第五章结论与展望 (70)
5.1 内容总结 (70)
5.2 研究展望 (71)
致谢 (73)
参考文献 (74)
在学期间的研究成果 (78)
IV
光学遥感技术 姓名：**** 学号：************ 专业：光学工程 任课教师：******
目录 摘要............................................................................................... I 1.引言 (1) 2.无人机遥感系统概述 (1) 3.无人机遥感优势 (2) 4.无人机系统及工作原理 (2) 5.无人机遥感的关键技术 (3) ①无人机航空遥感平台集成技术 (3) ②遥感数据的实时获取与下传 (4) ③遥感数据的地面接收与处理 (4) 6.结束语 (5) 7.参考文献 (6)
摘要 分析了无人机的技术优势,介绍无人机遥感系统的原理,以及无人机实现中的关键技术,探讨我国使用无人机遥感技术的国土资源快速监察机制。无人机遥感系统以更低的运营成本、高效灵活的任务安排,自动化和智能化的操作应用成为主要的遥感技术之一，而且相对于其他遥感技术可以提供更高的实时性和准确性。 关键词：无人机；遥感；国土资源管理 Abstract Analysis of unmanned aerial vehicle (uav) technology advantage, this paper introduces the principle of uav remote sensing system, and the key technology of unmanned aerial vehicle (uav) implementation, discusses the rapid of land and resources using unmanned aerial vehicle (uav) remote sensing technology in monitoring mechanism. Uav remote sensing system with lower operating costs, highly efficient and flexible task arrangement, the operation of the automatic and intelligent application become one of the main remote sensing technology. And relative to other remote sensin Keywords: drone; remote sensing; land and resource management
纹理分割课程设计报告 一，实验要求： 利用纹理特征，对图像中不同的纹理区域进行分割。纹理区域的数目根据具体图像设定。 二，实验背景： 人们处在社会生产生活中，就需要认识和了解外部世界，而视觉感受正是了解和认识外部世界的主要方式。物体的视觉信息主要包括：颜色、形状、纹理，其中纹理尤为重要。在自然界的各种类型的图像中随处可以看到纹理的影子，如人的皮肤上有纹理，眼睛的虹膜也是纹理信息，舌头上的舌苔也是纹理。提取纹理特征之后，就可以对物体进行相关描述。对纹理的分析和把握是人类视觉找到目标区域的重要感知功能之一。随着计算机技术、电子技术的快速发展和信息技术在人类社会生产、生活中的渗透，纹理分析在许多领域都有着重要的作用。 作为图像特征之一的纹理的分析在机器视觉系统中有着举足轻重的地位，通过纹理分析可以得到一些特征值或特征向量，对图像中物体进行简单、高效、实用的纹理量化描述。在图像处理的初级阶段，可以根据每个区域的纹理特征将图像分割成若干有意义的各个连续的区域；在特征提取和分类阶段，根据纹理特征的不同可以辨别不同的物体目标。草地，砖墙，天空，水波纹，多光谱遥感图像，海边的鹅卵石，细胞组织成像等，在这些图像中随处可见纹理特征。虽然人们对纹理已经经历了很长时间的研究，纹理特征仍然不容易描述，对于自然纹理图像来说，要想描述它的复杂的纹理特征更是难上加难。这是因为人类关于自身大脑对图像的形成模式方面知之甚少，而人类对纹理图形图像的感受，多半存在心理效应，并且纹理本身结构非常复杂。随着图像在生活中的普及，纹理分析技术在计算机视觉、目标识别与自动监测、图像合成与分割、图像检索、遥感测量中起到越来越重要的作用。而且提取的纹理特征的结果是后续对图像进行分割、分类的必要前提，这些问题非常重要的一个关键就是纹理特征的提取，因此纹理分析是图像分析的重要手段之一。 三，理论基础： 本实验采用K-均值聚类算法进行纹理分割 K均值算法先选K个初始类均值，然后将每个像素归入均值离它最近的类并计算新的类均值。迭代执行前面的步骤直到新旧类均值之差小于某一阈值。 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）
摘要 在面向对象的影像分类方法中，首先需要将遥感影像分割成有意义的影像对象集合，进而在影像对象的基础上进行特征提取和分类。本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究，(1) 采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割。构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词，并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示。最后，在词包表示的基础上，利用概率潜在语义分析方法对同义词和多义词较强的鉴别能力对影像对象进行分析，找出其最可能属于的主题或类别，进而完成影像的分类。 近些年来，随着航空航天平台与传感器技术的高速发展，获取的遥感影像的分辨率越来越高。高分辨率遥感影像在各行业部门的应用也越来越广泛，除了传统的国土资源、地质调查和测绘测量等部门，还涉及到城市规划、交通旅游和环境生态等领域，极大地拓展了遥感影像的应用范围。因此，对高分辨率遥感影像的处理分析成为备受关注的领域之一。高分辨率遥感影像包括以下三种形式：高空间分辨率（获取影像的空间分辨率从以前的几十米提高到1 至5 米，甚至更高）；高光谱分辨率（电磁波谱被不断细分，获取遥感数据的波段数从几十个到数百个）；高时间分辨率（遥感卫星的回访周期不断缩短，在部分区域甚至可以连续观测）。本文所要研究的高分辨率遥感影像均是指“高空间分辨率”影像。 相对于中低分辨率的遥感数据，高空间分辨率遥感影像具有更加丰富的空间结构、几何纹理及拓扑关系等信息，对认知地物目标的属性特征更加方便，如光谱、形状、纹理、结构和层次等。另外，高分辨率遥感影像有效减弱了混合像元的影响，并且能够在较小的空间尺度下反映地物特征的细节变化，为实现更高精度的地物识别和分类提供了可能。 然而，传统的遥感影像分析方法主要基于“像元”进行，它处于图像工程中的“图像处理”阶段（见图1-1），已然不能满足当今遥感数据发展的需求。基于“像元”的高分辨率遥感影像分类更多地依赖光谱特征，而忽视影像的纹理、形状、上下文和结构等重要的空间特征，因此，分类结果会产生很严重的“椒盐(salt and pepper)现象”，从而影响到分类的精度。虽然国内外的很多研究人员针对以上缺陷提出了很多新的方法，如支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 、纹理聚类、分层聚类(Hierarchical Clustering) 、神经网络(Neural Network, NN)等，但仅依靠光谱特征的基于像元的方法很难取得更好的分类结果。基于“像元”的传统分类方法还有着另一个局限：无法很好的描述和应用地物目标的尺度特征，而多尺度特征正是遥感信息的基本属性之一。由于在不同的空间尺度上，同样的地表空间格局与过程会表现出明显的差异，因此，在单一尺度下对遥感影像进行分析和识别是不全面的。为了得到更好的分类结果，需要充分考虑多尺度特征。 针对以上问题，面向对象的处理方法应运而生，并且逐渐成为高空间分辨率遥感影像分析和识别的新途径。所谓“面向对象”，即影像分析的最小单元不再是传统的单个像元，而是由特定像元组成的有意义的同质区域，也即“对象”；因此，在对影像分析和识别的过程
北京揽宇方圆信息技术有限公司 高分辨率遥感卫星有哪些 高分辨率遥感可以以米级甚至亚米级空间分辨率精细观测地球，所获取的高空间分辨率遥感影像可以清楚地表达地物目标的空间结构与表层纹理特征，分辨出地物内部更为精细的组成，地物边缘信息也更加清晰，为有效的地学解译分析提供了条件和基础。随着高分辨率遥感影像资源日益丰富，高分辨率遥感在测绘制图、城市规划、交通、水利、农业、林业、环境资源监测等领域得到了飞速发展。 北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。 一、卫星类型 (1)光学卫星：worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、北京二号、高景一号、资源三号、高分一号、高分二号、环境卫星。 (2)雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星 (3)侦查卫星：美国锁眼卫星全系例(1960-1980) 二、卫星分辨率 (1)0.3米：worldview3、worldview4 (2)0.4米：worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A (3)0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades
17.6 使用纹理滤波器分割图像（1） 17.6 使用纹理滤波器分割图像（1） 使用纹理滤波器分割图像的基本步骤如下： 读取图像； 创建纹理图像； 显示图像不同部分的纹理； 使用合适的滤波器进行分割。 下面通过一个例子来看一下如何使用纹理滤波器对图像进行分割。 例17-7 利用纹理滤波器进行图像分割。 使用纹理滤波器进行分割就是利用图像中不同区域的纹理来对图像的区域进行划分。纹理是指一个物体上的颜色模式或者指物体表面的光滑程度。纹理描述图像中的区域特征，试图直观地定量描述诸如光滑、质地等参数。在遥感、医学图像处理和自动化侦查中，纹理分割图像有着很多的应用。利用纹理可以用来检测图像的边界，从而对图像进行分割。 【本例要点】在本例中首先求取图像不同部分的纹理，然后使用entropyfilt、stdfilt、rangefilt三个不同的滤波函数对图像进行滤波。 本例的基本步骤如下： 读取图像。 代码如下： 1.I = imread('bag.png');%读取图像 2.figure; imshow(I);%显示原图像 在这个程序中，首先读取一幅图像bag，这个图像的顶部和底部的纹理有明显的差异，如图17-29所示。 创建纹理图像。 代码如下： 1. E = entropyfilt(I);%创建纹理图像 2.Eim = mat2gray(E);%转化为灰度图像
3.figure; subplot(121) 4.imshow(Eim);%显示灰度图像 5.BW1 = im2bw(Eim, .8);%转化为二值图像 6.subplot(122); imshow(BW1);%显示二值图像 使用函数entropyfilt创建一幅纹理图像，这个函数返回的图像与输入图像大小相同，每个像素值是输入图像相应像素值邻域的熵值。 使用函数mat2gray将矩阵转化为灰度图像，如图17-30左边图像所示。使用纹理边界处的值0.8作为阈值将灰度图像转化为二值图像，如图17-30右边图像所示。 分别显示图像的底部纹理和顶部纹理。 代码如下： 1.BWao = bwareaopen(BW1,2000);%提取底部纹理 2.figure; subplot(121) 3.imshow(BWao);%显示底部纹理图像 4.nhood = true(9); 5.closeBWao = imclose(BWao,nhood);%形态学关操作 6.subplot(122); imshow(closeBWao)%显示边缘光滑后的图像
遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势
遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势 摘要：遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展，被广泛应用于国民经济发展的各个方面，如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等，形成了适合中国国情的技术发展和应用推广模式。随着遥感数据获取手段的加强，需要处理的遥感信息量急剧增加。在这种情况下，如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求，正成为遥感信息处理面临的一大难题。这里涉及二个方面，一是遥感图像处理本身技术的开发，二是遥感与地理信息系统的结合，归结起来，最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度，这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。 关键词：遥感图像、发展、分类、计算机 一、遥感技术的发展现状 遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个方面： 1. 多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全色0．8～5m、多光谱3．3～30m的多种空间分辨率。遥感平台和传感器已从过去的单一型向多样化发展，并能在不同平台
上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。民用遥感影像的空间分辨率达到米级，光谱分辨率达到纳米级，波段数已增加到数十甚至数百个，重复周期达到几天甚至十几个小时。例如，美国的商业卫星ORBVIEW可获取lm空间分辨率的图像，通过任意方向旋转可获得同轨和异轨的高分辨率立体图像；美国EOS卫星上的MOiDIS-N传感器具有35个波段；美国NOAA的一颗卫星每天可对地面同一地区进行两次观测。随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展，各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。 2. 微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。微波具有穿透性强、不受天气影响的特性，可全天时、全天候工作。微波遥感采用多极化、多波段及多工作模式，形成多级分辨率影像序列，以提供从粗到细的对地观测数据源。成像雷达、激光雷达等的发展，越来越引起人们的关注。例如，美国实施的航天飞机雷达地形测绘计划即采用雷达干涉测量技术，在一架航天飞机上安装了两个雷达天线，对同一地区一次获取两幅图像，然后通过影像精匹配、相位差解算、高程计算等步骤得到被观测地区的高程数据。高光谱遥感的出现和发展是遥感技术的一场革命。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。高光谱遥感的发展，从研制第一代航空成像光谱仪算起已有二十多年的历史，并受到世界各国遥感科学家的普遍关注。但长期以来，高光谱遥感一直处在以航空为基础的研究发展阶段，且主要
高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid 北京四维空间数码科技有限公司 一、概况介绍 高分辨率遥感影像数据一体化测图系统PixelGrid（以下简称“PixelGrid”）是由中国测绘科学研究院自主研发的“十一五”重大科技成果，获得2009年度国家测绘科技进步一等奖。 为将这一重大科技成果实现产业化，2008年开始，由中国测绘科学研究院参股单位北京四维空间数码科技有限公司进行成果转化和产品化，并开展销售。 该软件是我国西部1:5万地形图空白区测图工程以及第二次全国土地调查工程的主力软件， 被誉为国产的“像素工厂”。 PixelGrid以其先进的摄影测量算法、集群分布式并行处理技术、强大的自动化业务化处理能力、高效可靠的作业调度管理方法、友好灵活的用户界面和操作方式，全面实现了对卫星影像数据、航空影像数据以及低空无人机影像数据的快速自动处理，可以完成遥感影像从空中三角测量到各种比例尺的DEM/DSM、DOM等测绘产品的生产任务。 PixelGrid软件主界面。 二、主要特点 PixelGrid系统以现代摄影测量与遥感科学技术理论为基础，融合计算机技术和网络通讯技术，采用基于RFM通用成像模型的大范围遥感影像稀少或无控制区域网平差、基于旋转/缩放不变性特征多影像匹配的高精度航空影像自动空三、基于多基线/多重特征的高精度DEM/DSM自动提取、等高线数据半自动采集及网络分布式编辑、基于地理信息数据库等多源控制信息的高效影像地图制作、基于松散耦合并行服务中间件的集群分布式并行计算等一系列核心关键技术，是中国测绘科学研究院研制的一款类似“像素工厂”（ISTAR PixelFactoryTM）的新一代多源航空航 天遥感数据一体化高效能处理系统。
改进CV模型在高分辨率遥感影像分割中的应用 许文宁;梅树立;王鹏新;杨勇 【期刊名称】《农业机械学报》 【年(卷),期】2011(042)003 【摘要】An improved CV model was presented according to the characters and the segmentation requirements of the remote sensing images. The correctness of the improved model was validated by the experiment. The results show that the new method can improve calculation efficiency effectively. Beside this, a continuous and closed boundary curve of the target objects can be obtained at the same time. Therefore, the land cover can be identified precisely with the help of the geometrical characteristic of the segmentation boundary.%针对遥感图像的特点及分割要求给出了一种CV简化模型,并对改进模型的正确性进行了实验验证.实验结果表明,该方法不但提高了运算速度,而且能够得到连续封闭的目标地物矢量数据,因此可方便地利用分割边界的几何特征实现地物目标的精确识别.【总页数】4页(180-183) 【关键词】遥感图像;区域分割;CV模型;应用 【作者】许文宁;梅树立;王鹏新;杨勇 【作者单位】中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083;中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083;中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083;中国农业机械化科学研究院,北京,100083 【正文语种】中文
高空间分辨率图像 卫星影像空间分辨率能够被传感器辨识的单一地物或2个相邻地物间的最小尺寸。空间分辨率越高，遥感图像包含的地物形态信息就越丰富，能识别的目标就越小。广西善图科技有限公司 高空间分辨率图像（简称“高分图像”）包含了地物丰富的纹理、形状、结构、邻域关系等信息，可主要应用于地物分类、目标提取与识别、变化检测等。 目前，已经商业化运行的光学遥感卫星的空间分辨率已经达到“亚米级”，如2016年发射的美国WorldView-4卫星能够提供0.3 m分辨率的高清晰地面图像。 近年来，随着我国空间技术的快速发展，特别是高分辨率对地观测系统重大专项的实施，我国的卫星遥感技术也迈入了亚米级时代，高分2号卫星（GF-2）全色谱段星下点空间分辨率达到0.8 m。
上海陆家嘴高分辨率图像 GF-2号卫星0.8 m全色与3.2 m多光谱融合结果 商业化高分图像的多领域应用 农业 法国SPOT-5 2.5 m融合图像已经被应用于农作物种植面积的小区域精细抽样调查，基于空间排列结构特征分析，可以实现人工种植园中冬小麦、水稻和棉花等种植区域的提取。 城市规划管理 GF-2图像可准确地识别城市街道、行道绿地、公园、建筑物、甚至车辆数量信息。 海岸带调查 应用美国WorldView-2高分数据，大幅提高了海岸线提取的精度，实现了围填海状况监测。 灾情评估 高分图像可以实现滑坡和洪水淹没区快速提取、建筑物毁坏等监测，还可利用如美国IKONOS高分影像生成立体像对地震灾害前后房屋做精准的损毁状况评估。 军事国防 高分图像可以精确识别敌方的人员与装备，包括装备的型号、数量、调动等重要信息。
万方数据
图像纹理分析的方法与应用 作者：张学军， 郭建 作者单位：张学军(西北师范大学教育技术与传播学院,甘肃,兰州,730070)， 郭建(西北师范大学教育技术与传播学院,甘肃,兰州,730070;盘锦市经济技术学校,辽宁,盘锦,124201) 刊名： 黑龙江科技信息 英文刊名：HEILONGJIANG SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)：2009(16) 参考文献(9条) 1.占杰;陈阳;陈武凡一种新的基于大尺寸信息的MRF先验模型[期刊论文]-计算机工程与科学 2009(01) 2.方恒;吴怀宇基于MRF和颜色空间的立体图像匹配算法[期刊论文]-计算机技术与发展 2008(12) 3.刘杰;张艳宁;许星;王志印一种基于灰度颁布马尔可夫模型的图像分割[期刊论文]-计算机应用 2008(03) 4.谢磊;李梅;高智勇一种基于小波变换的马尔可夫随机场的视频对象分割[期刊论文]-计算机工程与应用 2008(07) 5.林生佑;叶福军基于MRF的复杂图像抠图[期刊论文]-中国图象图形学报A 2008(03) 6.刘琼;周慧灿;王耀南基于极坐标Log Gabor小波的纹理分析方法[期刊论文]-计算机应用与软件 2008(08) 7.王媛媛基于小波域纹理分析的图像自适应信息隐藏 2008 8.张璐璐;范海玲分形理论在图像信息提取中的应用[期刊论文]-光盘技术 2008(03) 9.褚标小波理论在图像去噪与纹理分析中的应用研究 2008 本文链接：https://www.360docs.net/doc/e217571777.html,/Periodical_hljkjxx200916052.aspx
基于纹理的图像分割方法 全部作者： 蔡振江王渝 第1作者单位： 河北农业大学机电工程学院 论文摘要： 采用平稳离散小波变换对纹理图像进行分解，利用各层小波系数中能量为特征相向量，采用模糊c-均值聚类(FCMC)对图像分割，并对分割方法进行了改进，提出先对图像进行粗分割，再对边缘部分进行细分的两步分割法。试验结果表明该方法大大提高了分割速度和精度。 关键词： 平稳小波；纹理；分割；模糊聚类 (浏览全文) 发表日期： 2006年11月28日 同行评议： 论文在前人基于小波变换的图像分割的基础上，进行了1下小的改进（主要是分割迭代速度的提高），结合模糊聚类方法FCM来进行图像分割。论文的理论创新不是明显，改进后的方法没有在分割质量上与前人方法进行对比，仅仅是时间上做了1些对比。因此，本文工作的科学意义不是很突出。建议作者进行如下方面的改进: （1）、纹理分割的方法很多，基于小波变换来进行分割的论文也不少，建议作者对前人的工作总结分析方面要充分些；（2）、论文工作在分割效果（精度）上要与前人工作做1些实验对比；否则，如何看出本文方法的分割精度比前人方法明显提高？（3）、实验数据能否更充分些？(因为图3所示的图片可能用许多传统方法也能得到不错的分割效果）。表1要做1点简单说明。（4）、为什么要采用FCM来进行聚类？聚类方法很多，例如用最基本的K-Means是否就可以取得不错的结果？（5）、英文摘要需要改写，个别词汇用法及语句表达不是很流畅。 综合评价： 修改稿：
注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对论文各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。
高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述 高空间分辨率遥感影像分割方法研究综述 刘建华毛政元 （福州大学,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，福建省空间信息工程研究中心，福州350002） 摘要:遥感影像分割是指把一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程，它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性，而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。遥感影像分割是面向对象的遥感影像数据挖掘与应用中的一项关键技术,对于影像目标信息自动化提取与智能识别尤为重要，在面向对象的遥感影像处理工程中具有重要意义。本文对常见的高空间分辨率遥感影像分割方法与应用策略进行了分析，比较了各种分割方法的应用范围、优缺点及目前存在的改进措施。建立了面向对象的遥感影像分割方法的分类体系，最后指出了面向对象的遥感影像分割方法目前所存在的问题及应用前景。 关键词:高空间分辨率遥感影像影像分割方法应用策略进展 A Survey on High Spatial Resolution Remotely Sensed Imagery Segmentation Techniques and Application Strategy Liu Jian hua Mao zheng yuan (Fuzhou University, Spatial Information Research center, Fuzhou, 350002) Abstract: Remotely sensed imagery segmentation is a process of dividing an image into different regions such that each region is, but the union of any two adjacent regions is not, homogeneous. It is one of key techniques in the object-oriented remotely sensed imagery data mining and its application, also quite essential in remote sensing image processing engineering. In this paper, we have a rough survey on different methods of high spatial resolution remotely sensed imagery segmentation, categorizing them into four groups according to the gray or color information they are exploiting. The disadvantage of current methods and the proper progress which can be attained in the near future are pointed out at the end of this essay. Keywords: High Spatial Resolution Imagery, Segmentation methods, application strategy, advances and prospects 1 引言 高空间分辨率遥感影像(如GeoEye、WorldView、QuickBird、IKONOS等，本文简称高分影像)在诸多领域（地形图更新、地籍调查、城市规划、交通及道路设施、环境评价、精细农业、林业测量、军事目标识别和灾害评估等）得以广泛应用[1]。目前，影像信息提取自动化程度低是高分影像应用潜力得不到充分发挥的主要限制因素，是理论和应用研究中必须突破的瓶颈。 遥感影像分割是面向对象的遥感影像分析方法[2]的基础和关键，在遥感影像工程中处于影像处理与影像理解的中间环节，是面向对象的影像分析理论研究的突破口。按照一般的影像分割定义[3],分割出的影像对象区域需同时满足相似性和不连续性两个基本特性；其中相似性指该影像对象内的所有像元点都满足基于灰度、色彩、纹理等特征的某种相似性准则，不连续性是指影像对象的特征在区域边界处的不连续性。迄今为止,将计算机视觉领域的图像分割算法应用于图像分割过程中,已开展了较多的研究[4-7],并提出了大量的算法；但针对遥感影像尤其是高分影像的分割方法较少[8],仍不成熟。这是由于与其它类型图像的分割相比，高分影像分割难度更大,也更具挑战性。具体体现在高分影像其空间分辨率高、纹理信息丰富而光 基金项目: 国家重点基础研究发展计划项目（973）子课题“高空间分辨率遥感影像自适应数据挖掘方法研[2006CB708306]”，国家自然科学基金项目“基于场模型的自适应空间聚类方法研究[40871206]”。 作者简介: 刘建华，男，博士研究生,曾从事GIS与RS教学工作。目前主要研究方向为空间数据挖掘、遥感图像处理以及GIS与RS集成等。E-mail：sirc.liujh@https://www.360docs.net/doc/e217571777.html,。
毕业设计 题目：基于区域合并的纹理图像分割—MSRM算法的MATLAB实现
摘要 图像分割是图像分析及计算机视觉系统中的重要环节，是图像处理研究中的一个基本难题。图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取、参数测量和识别，使得更高层的图像分析和理解成为可能，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。因此，可以说图像分割是图像处理中最为重要的环节。 基于区域的图像分割方法，将图像按内容划分成许多区域。虽然存在过分割，但是可以通过研究改进算法减少过分割或选择有效的后处理算法得到有用的结果。例如，在Mean Shift和Watershed这两种图像分割算法中，一方面可以研究各种减少过分割的改进算法。另一方面，也可以采用有效的预处理，去除噪音，使图像适宜于Watershed或Mean Shift算法分割。 MSRM是基于最大相似度的区域合并算法,该算法简单有效,不需要设定区域合并的阈值,且对单目标和多目标图像都能正确分割。本设计在提取了图像的颜色特征和纹理特征之后，计算相邻区域的相似度，在人工交互信息的指导下，基于最大相似度准则逐步对初始过分割区域进行合并，分离出图像中的目标和背景。 关键词：MSRM；区域合并；交互式图像分割；算法；纹理图像
Abstract Image segmentation is the important elements of image analysis and computer vision systems ，and it is a fundamentalproblem in image processing。Image segmentation is a key step that from image processing to the image analysis。Only on the basis of image segmentation to object feature extraction, parameter measurement and recognition，which make it possible to analysis and understanding of the higher-level image, and the quality of image segmentation directly affects the effect ofsubsequent image processing. Therefore, we conclude that image segmentation is the most important part of image processing. Region-based image segmentation method is divided into many regions according to the contents of the image。Although there is over-segmentation，studing improved algorithm can reduce the over-segmentation or choosing an effective post-processing algorithms are useful results. For example, in both Mean Shiftt and Watershed image segmentation algorithm, One can study a variety of improved algorithm to reduce over-segmentation, On the other hand, effective pretreatment can also be used to remove noise, and make the image suitable for Mean Shiftt and Watershed segmentation algorithm. MSRM is a algorithm which based on the maximum similarity of the region merging, the proposed algorithm is efficient and effective, it does not require a preset threshold and can successfully extract the single objective and multi-target image from complex scenes . In this design, calculate the similarity of adjacent regions afte the extration of image color features and texture features, under the guidance of interaction information ,a maximal similarity based region merging mechanism was proposed to gradually merged the initial over-segmentation of regions. Then separated the target and background from image. Keywords:MSRM; Region merging; Interactive Image Segmentation; Algorithm; Texture image
高分辨率遥感影像分类实验报告 班级：___________________ 姓名：___________________ 学号：___________________ 指导老师：_______________ 地球科学与环境工程学院 二?一四年六月
目录 1 实验方法——面向对象方法 (1) 2 实验内容 (1) 2.1 影像预处理 (1) 2.1.1 影像数据融合 (1) 2.1.2 影像增强处理 (2) 2.2 创建工程 (2) 2.3 分割处理 (3) 2.4 分类 (4) 2.4.1 水体 (4) 2.4.2 陆地 (5) 2.4.3 植被 (6) 2.4.4 裸土 (7) 2.4.5 建筑物 (8) 2.4.6 道路 (9) 2.4.7 阴影 (10) 2.4.8 总体分类图 (12) 3 结语 (13)
1实验方法——面向对象方法 面向对象方法是一个模拟人类大脑认知的过程，将图像分割为不同均质的对 象，充分利用对象所包含的信息，将知识库转换为规则特征，从而提取影像信息。 因为分析的是对象而不是像元，因此我们可以利用对象丰富的语义信息， 结合各 种地学概念，如面积、距离、光谱、尺度、纹理等进行分析。 面向对象的遥感影像分析方法与传统的面向像元的影像分析方法不同。 首先 需要使用一定方法对遥感影像进行分割， 在提取分割单元（图像分割后所得到的 内部属性相对一致或均质程度较高的图像区域） 的各种特征后，在特征空间中进 行对象识别和标识，从而最终完成信息的分类与提取。 2实验内容及详细过程 2.1影像预处理 2.1.1影像数据融合 实验数据为QuickBird 影像，包括4个多光谱波段以及一个全色波段。 QuickBird 影像星下点分辨率：全色为 0.61m ,多光谱为2.44m 。对于面向对象 影像分类 来说，越高的高空间分辨率越好，但在对对象进行分类时，光谱信息同 样重要，因此，可将高分辨率的全色影像和多光谱影像进行数据融合。 使用 ERDAS 进行数据融合： Interprete u spatialenchancemen ^resolution mergeo 图1 全色影像与多光谱影像融合 Ib^pul Fh (*.网| MJitiMewl lf 高分辨率遥感影像分类实验报告 班级： 姓名： 学号： 指导老师： 地球科学与环境工程学院 二〇一四年六月 目录 1实验方法——面向对象方法 (1) 2实验内容 (1) 2.1 影像预处理 (1) 2.1.1影像数据融合 (1) 2.1.2 影像增强处理 (2) 2.2 创建工程 (2) 2.3 分割处理 (3) 2.4 分类 (4) 2.4.1 水体 (4) 2.4.2陆地 (5) 2.4.3 植被 (6) 2.4.4 裸土 (7) 2.4.5 建筑物 (8) 2.4.6 道路 (9) 2.4.7 阴影 (10) 2.4.8 总体分类图 (12) 3 结语 (13) 1实验方法——面向对象方法 面向对象方法是一个模拟人类大脑认知的过程，将图像分割为不同均质的对象，充分利用对象所包含的信息，将知识库转换为规则特征，从而提取影像信息。因为分析的是对象而不是像元，因此我们可以利用对象丰富的语义信息，结合各种地学概念，如面积、距离、光谱、尺度、纹理等进行分析。 面向对象的遥感影像分析方法与传统的面向像元的影像分析方法不同。首先需要使用一定方法对遥感影像进行分割，在提取分割单元（图像分割后所得到的内部属性相对一致或均质程度较高的图像区域）的各种特征后，在特征空间中进行对象识别和标识，从而最终完成信息的分类与提取。 2实验内容及详细过程 2.1 影像预处理 2.1.1影像数据融合 实验数据为QuickBird影像，包括4个多光谱波段以及一个全色波段。QuickBird影像星下点分辨率：全色为0.61m，多光谱为2.44m。对于面向对象影像分类来说，越高的高空间分辨率越好，但在对对象进行分类时，光谱信息同样重要，因此，可将高分辨率的全色影像和多光谱影像进行数据融合。 使用ERDAS进行数据融合：Interpreter→spatialenchancement→resolution merge。 图 1 全色影像与多光谱影像融合 4.方茴说："可能人总有点什么事，是想忘也忘不了的。" 5.方茴说："那时候我们不说爱，爱是多么遥远、多么沉重的字眼啊。我们只说喜欢，就算喜欢也是偷 偷摸摸的。" 6.方茴说："我觉得之所以说相见不如怀念，是因为相见只能让人在现实面前无奈地哀悼伤痛，而怀念 却可以把已经注定的谎言变成童话。" 无人机遥感发展现状与应用 摘要：随着测绘科学技术的发展,各行各业对遥感数据的需求日益增加,但遥感数据获取手段相对不足。无人机遥感系统以更低的运营成本、高效灵活的任务安排,自动化和智能化的操作应用成为主要的遥感技术之一。本文对目前国内外无人机遥感的研究现状进行了介绍,在此基础上对无人机遥感关键技术进行了分析。 关键词：无人机遥感发展现在应用领域 无人机技术经过几十年的发展,性能不断提高,功能日益完善,尤其是近年来航空、计算机、微电子、导航、通讯及数字传感器等相关技术的飞速发展,使得无人机技术已经从研究阶段向实用化阶段发展。无人机技术已经被广泛应用于各个领域中,成为未来航空器的发展方向之一。随着人们对地理环境的不断理解和对测绘需求的增长使得无人机与测绘的关系越来越紧密。无人机遥感技术体现了无人机与测绘的紧密结合同时也提供了更高效的测绘方式。 一、无人机遥感介绍 1、无人机遥感系统简介 2、国外研究现状 无人机最早出现在1917年,早期的无人驾驶飞行器的研制和应用主要使用作飞机靶机,应用范围主要是在军事上,后来应用范围逐渐扩展到作战、侦察及民用遥感飞行平台。20世纪80年代的科技革命让无人机得到进一步发展。随着计算机技术、通讯技术的迅速发展以及各种数字化、重量轻、体积小、探测精度高的新型传感器的不断出现,无人机的性能不断提高,应用范围和应用领域迅速拓展。世界范围内的各种用途、各种性能指标的无人机的类型已达数百种之多。续航时间从一小时延长到几十个小时,任务载荷从几公斤到几百公斤。这为长时间、大范围的遥感监测提供了保障,也为搭载多种传感器和执行多种任务创造了有利条件[1]。传感器经历了早期的胶片相机和大面阵数字化几个发展阶段,目前国内制造的数字航空测量相机拥有8000多万像素,能够同时拍摄彩色、红外、全色的高精度航片[2];中国测绘科学研究院使用多台哈苏相机组合照相,利用开发的软件再进行拼接,有效地提高了遥感飞行效率;德国禄来公司推出的2200万像素专业相机,配备了自动保持水平和改正旋偏的相机云台,开发了相应的成图软件。另外激光三维扫描仪、红外扫描仪等小型高精度遥感器为无人机遥感的应用提供了发展的余地。 3、国内研究现在 2005年8月8日上午11时24分，由北京大学与一航贵州集团共同研制的我国第一个 1."噢，居然有土龙肉，给我一块！" 2.老人们都笑了，自巨石上起身。而那些身材健壮如虎的成年人则是一阵笑骂，数落着自己的孩子，拎着骨棒与阔剑也快步向自家中走去。