面向对象分类之图像分割
水文地质、环境地质、地质环境遥感解译方法及技术路线
水文地质、环境地质、地质环境遥感解译方法及技术路线水文地质、环境地质、地质环境遥感解译工作用到的主要解译方法是遥感信息计算机自动提取和人机交互解译。
遥感信息计算机自动提取主要采用了面向对象的图像分类法。
面向对象的图像分类方法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，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。
面向对象的分类方法第一步是确定对象和类。
这里所说的对象是对数据及其处理方式的抽象，它反映了系统保存和处理现实世界中某些事物的信息的能力。
人机交互解译法是基于遥感技术和计算机技术的进步，在单纯的目视解译的基础上发展出的遥感解译方法，它能充分利用遥感图像的空间分辨率、光谱特征、时间特性。
遥感解译是在已经精确几何校正的数字图像上进行，在识别种类地物，判别其特性时，随时处理图像，增强或改善信号，放大或缩小，并可随时测得各部位的光谱特性及几何数据。
主要有直译法、追索法、类比法及综合分析法4种，在实际解译过程中要进行4种方法的综合应用。
遥感影像解译-分类后处理及精度评价、分类新方法
三、分类新方法
• 随着模式识别与机器学习技术的不断发展，将先进的机器
学习技术应用到遥感影像分类中，并充分考虑影像本身的光
谱信息、空间信息、时间序列信息以及各类地理辅助信息可
以大大提高遥感影像分类的精度。
• 分类新方法
- 半监督分类；
- 面向对象分类；
- 分类器集成
- ……
26
1 半监督分类
• 机器学习 (Machine Learning)模式： - 监督学习：仅仅利用已标注类别的样本进行训练以确定 分类器； - 非监督学习：只利用未标注类别的数据进行聚类分析； - 半监督学习：利用已标注类别的样本+未标注样本来确 定分类器。
3×3窗口分析结果
(4) 分类后处理-平滑处理
• 针对问题 分类结果斑点噪声严重
• 解决方法： a. MRF随机场建模 b. Majority Voting 方法
原始多光谱遥感影像与地面真实值
(1) IKONOS 多光谱影像
原始多光谱遥感影像与地面真实值
(1) IKONOS 多光谱影像
(2) 地表真实值
25446 Aprod 52987 48.02% 1 Eo
(e) 用户精度(User’s Accuracy)
• 用户精度(User’s Accuracy)： - 影像类中，某类像元被正确分类为该类的概率，利用 混淆矩阵的行来计算。如水的用户精度：
Auser
9180 56104
16.36%
a. SVM vs 高斯混合模型+MRF
(3) SVM 水体提取结果
a. SVM vs 高斯混合模型+MRF
(3) SVM 水体提取结果
(4) 高斯混合模型+MRF方法
浅论基于面向对象的遥感图像分类
Ｍ ｔ ｎａ Ｒ Ｎ ａ Ａ—
Ａ Ｂ
％ 一ａ ｃａ （ ｒｔ ｎ
）
（） ５
至此， 可将 Ｍ、 ｋ ％等数据代人 （ ） 中之任一 Ｎ、 、 ３式 等式 ， 以资捡校 。 为 了求 得任 意两 点 的 坐 标 增 量 ， 将 （ ） （ ） 改 可 １ 、２ 式
写成一 般形式 ， ： 即
△）ｌ ｋ ｉ１ｏ （ ＋ ０ １ 【— ｓ ｓ ％ ｆ ｉ 一ｃ Ｉ ） ＿ Ａｙ — ｋ ｉ１ｓｎ ％ ＋ ０ １ ｓ ｉ（ 一 ｉ ） ～
（） ６式与一般导线坐标 计算公式基本相 同， 便于记 忆 ， 中 除 Ｓ０为变 量外 ， 、。 根 据 （） （ ） 式 ． ｋ ａ可 ４ 、５ 式预 先算 出， 连同已知点坐标与公式一并存人 电子计算器中， 然 后 顺次 输入不 同的 Ｓ０ ， 能立 即显示 相 应 导线 点 的 ．值 便 坐 标 ， 需记 录 中间结 果 ， 无 因而计 算非 常简捷 。 ２ 现 将本 法的计 算步 骤说 明如 下 （）绘 制 略 图 ， 明点 、 、 的 编号 ， １ 注 边 角 并将 已知 坐 标值方位角、 边长以及边 、 角观测值 ， 填写于附表的相应 栏内。 （） ２ 按公式 ０ ｉ ＋Ｂ ８。 ｉ 一 ｉ ０计算 ０ ＝０ 士１ 值。 （ ）求 Ｓｃｓｉ Ｓ ｉ０ 和 （ Ｍ 、 。 ３ ｉｏＯ 与 ｉｎ ｉ ｓ 总 即 Ｎ） （ ）根据 （）（ ） 计算 ｋ和 ％。 ４ ４ 、５式 （）将坐 标 计 算 式 （ ）连 同有 关 已 知数 据 一 并 写 ５ ６， 入计算器 中存储起来 ， 然后顺序输入不 同的 Ｓ０ ，即 ．值 ； 得各 导线点 的坐 标 。最后 算 出 Ｂ点 的坐 标 ， 与 已知坐 应 标值 相符 。
Ｙ ｋ ｓ
图像分割技术在计算机视觉中的应用案例
图像分割技术在计算机视觉中的应用案例图像分割是计算机视觉领域中的一项重要技术，可以将图像划分为不同的区域或对象，从而帮助计算机理解图像，并提取出有用的信息。
图像分割技术在很多应用领域都有广泛的应用，下面将介绍几个图像分割技术在计算机视觉中的具体应用案例。
一、医学影像分割在医学领域，图像分割技术可以用于诊断、手术导航和辅助治疗等方面。
例如，在肺部CT图像中，利用图像分割可以准确地提取出肿瘤的边界和位置，帮助医生进行肿瘤的诊断和治疗。
此外，在磁共振成像（MRI）中，图像分割可以将肌肉、骨骼和器官等部位进行分离，从而帮助医生做出更准确的诊断。
二、自动驾驶自动驾驶技术是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，而图像分割在自动驾驶中起到了重要的作用。
利用图像分割技术，可以将道路、车辆和行人等不同的目标进行分割和识别，实现对交通环境的理解和感知。
通过图像分割，汽车可以准确地判断前方是否有路障或行人，并作出相应的驾驶决策，从而确保行车安全。
三、工业质检图像分割技术也广泛应用于工业质检领域。
例如，在电子器件制造过程中，利用图像分割可以将不同的元件或故障区域从图像中分割出来，帮助工人进行质量检查和排除缺陷。
此外，图像分割还可以用于零件的检测和测量，可以自动识别出产品是否符合规定的尺寸和形状，提高生产效率和质量。
四、智能农业图像分割技术也被应用于智能农业领域，帮助农民实现精准农业管理。
通过使用无人机或传感器采集植物生长的图像数据，结合图像分割技术，可以准确地识别出不同作物的位置和生长情况。
这样农民可以根据不同作物的生长状况进行精确施肥、灌溉和病虫害防治，提高农作物的产量和质量。
总之，图像分割技术在计算机视觉中有着广泛的应用。
它不仅可以帮助医生进行医学影像的诊断和治疗，还可以用于自动驾驶、工业质检和智能农业等领域。
随着计算机视觉技术的不断发展，图像分割技术将在更多的应用场景中得到应用，为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。
计算机视觉中的图像分割与识别方法
计算机视觉中的图像分割与识别方法随着计算机科学的发展，人们对计算机视觉的应用越来越广泛。
计算机视觉是指识别，解析和回收数字和图像数据的能力，通常利用计算机来模拟机器视觉或人类视觉，以便进行图像处理和图像分析。
其中，图像分割和识别技术是计算机视觉中的重要研究领域之一。
一、图像分割技术图像分割是将图像分成多个子区域或像素集的过程，目的是为了更好地理解图像。
图像分割的过程通常是将像素分为两组或更多组（称为“分割”）。
这些组可以表示图像中的不同区域，例如前景，背景，天空，树，建筑等。
图像分割的结果可以用于计算机视觉领域的其他应用，例如人脸检测，物体识别，图像压缩等。
目前，常用的图像分割方法包括K-均值聚类方法，分水岭算法，基于区域生长的方法，和基于边缘的方法等。
1. K-均值聚类方法K-均值聚类是常用的一种图像分割方法。
该方法将图像中的所有像素划分为K个不同的组。
这些组通常表示不同的区域或不同的物体。
K-均值聚类首先需要初始化K个点，通常是通过随机选择K个像素点的方法。
然后，每个像素点都将被分配到最近的K 个点之一。
最后，计算K个点的新位置，并将所有像素重新分配给最近的点。
这个过程重复执行，直到聚类中心稳定不再改变。
2. 分水岭算法分水岭算法是另一种常用的图像分割方法。
该方法将图像看作地形，其中亮度被视为高度。
算法通过在图像中标记种子点来开始。
然后，像素被赋予绑定到最接近的种子点的标记号。
最后，像素被分成许多区域，这些区域形成分离的区域，每个种子点属于其中的一个区域。
3. 基于区域生长的方法基于区域生长的图像分割方法是一种基于合并原则的方法。
该方法将图像分为不同的区域，其中每个区域都具有相同的属性（例如颜色，亮度等）。
每个区域通过查找与其邻域相似的像素来生长。
区域增长过程可以基于以下标准：- 相邻像素具有相似的性质- 相邻像素具有相似的灰度值- 像素被分配到一个区域的成本函数最小4. 基于边缘的方法基于边缘的图像分割方法使用边缘作为图像中不同区域之间的分界线。
eCognition的概论 1
eCognition的概论eCognition是北京天目创新科技有限公司代理的德国DefiniensImaging公司的遥感影像分析软件，它是人类大脑认知原理与计算机超级处理能力有机结合的产物，即计算机自动分类的速度+人工判读解译的精度，更智能，更精确，更高效地将对地观测遥感影像数据转化为空间地理信息。
eCognition突破了传统影像分类方法的局限性，提出了革命性的分类技术－面向对象分类。
eCognition分类针对的是对象而不是传统意义上的像素，充分利用了对象信息（色调，形状，纹理，层次），类间信息（与邻近对象，子对象，父对象的相关特征）。
eCognition基于Windows操作系统，界面友好简单。
与其他遥感，地理信息软件互操作性强，广泛应用于：自然资源和环境调查，农业，林业，土地利用，国防，管线管理，电信城市规划，制图，自然灾害监测，海岸带和海洋制图，地矿等方面。
面向影像对象：＊面向像素的解算模式将像元孤立化分析，解译精度较低且斑点噪声难以消除；＊利用影像分割技术把影像分解成具有一定相似特征的像元的集合—影像对象；＊影像对象和像元相比，具有多元特征：颜色、大小、形状、匀质性等；基于对象属性特点：- 颜色信息丰富- 形状接近真实地物- 大小区分明显- 纹理信息突出- 上下文关系明确基于像素属性特点:- 基本上只以颜色信息来区分主要分类过程介绍：采用eCognition软件对影像进行分类操作非常简单，可以主要以三个步骤来形容如下：1.分割分割是面向对象分类的前提，多尺度分割是影像对象提取的专利技术，可以根据目标任务和所用影像数据的不同以任意选定的尺度分割出有意义的影像对象原型。
2.分类多尺度分割的结果是影像对象层次网络，每一层是一次分割的结果，影像对象层次网络在不同的尺度同时表征影像信息。
3.导出导出分类结果。
eCognition提供的专业分类工具包括* 多源数据融合* 多尺度分割* 基于样本的监督分类* 基于知识的模糊分类* 人工分类* 自动分类多源数据融合工具：可用来融合不同分辨率的对地观测影像数据和GIS数据，如Landsat,Spot,IRS,IKONOS, QuickBird,SAR,航空影像，LIDAR等，不同类型的影像数据和矢量数据同时参与分类。
图像分割综述
摘要图像分割是把图像划分为有意义的若干区域的图像处理技术，分割技术在辅助医学诊断及运动分析、结构分析等领域都有着重要的研究价值和广泛的应用发展前景。
在阅读大量文献的基础上，本文对图像分割技术的理论基础、发展历程及图像分割方法的热点、难点问题进行了分类综述，对不同分割算法优缺点进行了总结和归纳，并对图像分割的发展趋势进行了初步的展望和预测。
在此基础上，为了对图像分割理论有更直观的认识，本文选取并行边界算法和分水岭算法这两种方法，用MATLAB软件进行了基础的仿真，并对结果进行了分析和总结，本文重点对一些近年来新兴的算法，比如水平集（Level-set）算法、马尔科夫随机场算法（Markov）、模糊算法、遗传算法、数学形态学算法等进行了概略性的探讨，对这些新兴算法的特点、原理、研究动态进行了分析和总结。
关键词：图像分割；边界；区域；水平集；马尔科夫AbstractImage segmentation is an image processing technology that divides the image into a number of regions. Image segmentation has very important significance in supporting medical diagnosis, motion analysis, structural analysis and other fields.Based on recent research, a survey on the theory and development of image segmentation, hot and difficult issues in image segmentation is given in this article. And describes the characteristics of each method as well as their respective advantages and disadvantages in image segmentation .This article introduces and analyzes some basic imaging and image segmentation methods in theory and describes the development trends of medical image segmentation. To have a better understanding of image segmentation, I use MATLAB software to stimulate on images about the parallel edge algorithms and watershed algorithm. And the analysis of the segmentation results is given in the article.This article introduces and analyzes the new algorithms in recent years such as Level-set algorithm, Markov algorithm, Fuzzy algorithm, Genetic algorithm and Morphological algorithm. In this paper, the features, theory and research trends of these algorithms are analyzed and summarized.Keywords: Image segmentation; Border; Area；Level-set；Markov第1章引言1.1 图像分割的背景和重要作用图像是传达信息的一种方式，图像中含有大量的有用信息，理解图像并从图像中抽取信息以用来完成其他工作是数字图像技术中一个重要的应用领域，而理解图像的第一步就是图像的分割。
面向对象高分辨遥感影像分类研究
最 近邻 法进行 监督 分类 ， 较好 的 利用 影 像 的高 分 辨
对 象特 征 ， 验结 果 表 明此 方 法 能够 很 好 的识 别 高 实 分 辨影像 地 物特征 。
点， 目前 较 常用 的分 割 算 法 主要 有 基 于纹 理 特 征 分
割 、 于 图像灰 度分 割 、 于知 识 影 像 分 割 、 形 网 基 基 分
光谱 信 息 ， 有较 好 的 利用 高 空 间分 辨 影 像 的 对 象 没
特征。
收 稿 日期 ：０ ７ ０ —０ ２０ — ４ ５ 修 订 日期 ：０ ７ ０ — １ ２０ — ５ ５
中 图 分 类 号 ：ＴＰ ９ ７ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ — ０ ０
１ 引 言
随着 遥 感 技术 快 速 发展 ， 其 是 近 年 来 高 空 间 尤
面 向对 象 的分类 方法 首 先将影 像 分割 成对 象特 征 ， 后在 对象 的基 础上 进行 分类 研 究 ， 然 目前对 面 向 对象 的研 究 主要 在 多 尺 度 分 割 上 ， 割 是 对 象 特 征 分 分类 的基 础 ＿ １ 。面 向对 象 引 入 模 糊 理 论 中并 取 得 很好 的分 类 效 果＿ １ 知 识 规 则 结 合 进 行 辅 助 分 类 与 等 等 ］ 卜¨ 。本文 采用 分 割后 的 影 像 对 象 特 征 按 照
络 演化 （ ＮＥ 分 割等 算 法 ， 虑 到 分 割 后 对 象 特 Ｆ Ａ） 考
征 异质 性最 小 ， 用 分 形 网络 演化 方 法 进行 影 像 分 采
基 金项 目 ： 江苏 省测 绘科 研基金 项 目（Ｓ Ｊ ＣＨＫＹ２ ０ ０ ） 助 ０７ ３资 作 者简 介 ： 新亮 ， ， 京大 学地理 信息 科学 系在 校本科 生 ， 黎 男 南 研究 兴趣遥 感理 论 与应用 ， 地理 数据分 析与 建模 等 。
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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。