多尺度分割原理与应用 PPT
ecognition多尺度分割原理
ecognition多尺度分割原理ecognition是一种用于图像分割和对象识别的先进软件工具，可以自动解释遥感图像并产生高质量的分割结果。
ecognition的多尺度分割原理是其核心功能之一，通过在不同尺度上对图像进行分割，可以提高分割结果的准确性和完整性。
1.图像预处理：首先对输入的遥感图像进行预处理，包括图像增强、去噪和几何校正等操作，以提高图像的质量和准确性。
2.多尺度分割：ecognition使用一种叫做基于对象的多尺度分割（OBIA）的方法进行图像分割。
OBIA是一种将图像分割成具有语义意义的对象的方法，而不是简单的像素分割。
ecognition首先将原始图像分解成不同尺度的图像金字塔，然后在每个尺度上进行分割。
此外，ecognition使用图像的多个特征信息（如颜色、纹理、形状等）来对图像进行分割。
通过在不同尺度上融合这些特征信息，可以获得更准确的分割结果。
3.对象合并：在分割过程中，ecognition会生成大量的图像对象，每个对象都有独特的属性和特征。
为了简化和提高分割结果，ecognition会根据一些准则对相似的对象进行合并。
这些准则可以是基于颜色相似度、形状相似度或空间邻近性等。
通过合并相似的对象，可以减少分割结果中的杂乱背景，提高对象的完整性和连续性。
4.对象分类：在分割和合并的过程中，ecognition使用一个基于训练样本的分类器对图像对象进行分类。
分类器可以根据对象的特征和属性，将其分为不同的类别。
通过对象分类，可以对分割结果进行语义上的解释，进一步提高分割结果的质量和可用性。
5.后处理：最后，ecognition还提供一些后处理功能，用于改善分割结果的质量。
后处理包括去除噪声、填充空洞、平滑边界等操作，以产生更准确和连续的分割结果。
总结起来，ecognition的多尺度分割原理是通过对图像进行多尺度分割、对象合并、对象分类和后处理等步骤，来提高分割结果的准确性和完整性。
图像分割ppt课件
右图描述了边界跟踪的顺序。 第一步，根据光栅扫描，发现像素p0，其坐标为(3,5)。 第二步，反时针方向研究像素p0的8-邻接像素(3,4)，(4,4)，(4,5)，由此发现像素p1。 第三步，反时针方向从p0以前的像素，即像素(3,4)开始顺序研究p1的8-邻接像素，因此发现像素p2。这时，因为p0 ≠ p1，所以令pk= p2，返回第三步。 反复以上操作，以p0, p1,…, pn的顺序跟踪8-邻接的边界像素。
第9章 图像分割技术
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9.1 图像分割概述
目的：把图像空间分成一些有意义的区域，与图像中各种物体目标相对应。通过对分割结果的描述，可以理解图像中包含的信息。 图像分割是将像素分类的过程，分类的依据: 像素间的相似性: 灰度或纹理 非连续性:灰度跳变或纹理结构的突变
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概述
将图像分割成连续的有意义的区域
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对于用单一全局阈值无法有效分割的直方图，可以采用自适应阈值进行分割。 该类方法的基本步骤如下： 1）将整幅图像分成一系列互相之间有50%重叠的子图像； 2）做出每个子图像的直方图； 3）检测各个子图像的直方图是否为双峰，如果是，则采用最佳阈值法确定一个阈值，否则就不进行处理； 4）根据对直方图为双峰的子图像得到的阈值通过插值得到所有子图像的阈值；
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边缘检测的微分算子
求梯度的大小通常用求绝对值的和或求其最大值来代替。 因为，求梯度的目的是为了找边缘，所以梯度的值不重要， 重要的是梯度值的相对大小。
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几种常用的边缘检测微分算子
Roberts算子(2个模板): Sobel算子(2个模板):
标注”点”是当前像素
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Prewitt算子(2个模板) 用卷积模板为： 其中 图像中的每个点都用这两个模板进行卷积，取其绝对值和为输出，最终产生一幅边缘幅度图像。
数字图像处理中的多尺度分析与应用
数字图像处理中的多尺度分析与应用数字图像处理是现代科技领域中不可或缺的一部分，它的应用已经广泛渗透到我们的生活中，比如医学影像、视频监控、人脸识别等等。
而数字图像处理中的一项重要技术便是多尺度分析。
本文将从多尺度分析的基本原理、方法和应用，以及未来的发展方向等方面进行探讨。
一、多尺度分析的基本原理多尺度分析是指根据不同的尺度结构，对同一对象进行多次分析的过程。
图像可以看成是微小的像素点阵列的集合，而多尺度分析就是对像素点在不同尺度范围内的组合和抽象，从而获得图像局部特征的一种方法。
它涉及到傅里叶变换、小波变换、多分辨率分析等数学概念和工具的使用，从而可在不同尺度上进行分析和处理。
二、多尺度分析的方法和技术1.小波变换小波变换是一种可变时间和频率分辨率的信号分析方法，用于从信号中提取信息。
在数字图像处理中，小波变换可用于对图像进行分析和变换。
它通过将图像分解为不同频率的小波基函数（波形），来证明图像的局部分析特征。
小波变换已被广泛应用于图像压缩、图像增强和图像分割等方面。
2.多分辨率分析多分辨率分析是指对信号、图像或数据各个分量按不同的精度要求进行分解和处理，以便在不同精度水平或尺度上揭示数据的局部特征。
在图像处理中，多分辨率分析通常是通过在图像尺度空间上对数据进行滤波或卷积而实现的。
该技术能够使图像处理时保留尽可能多的信息，并有助于抑制噪声和提高图像的对比度。
三、多尺度分析的应用1.医学影像在医学影像中，多尺度分析的应用非常广泛，例如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）等。
多尺度分析的方法可用于提取病变区域的特征，帮助医生进行自动分析和诊断。
例如，通过使用小波变换技术分析CT图像，可以从图像中提取出病灶的不规则边界和纹理特征。
2.视频监控视频监控系统通常需要对大量的图像数据进行有效的处理和分析，所以多尺度分析在该领域中也扮演着重要的角色。
该技术能够帮助安全人员如监控员或安保人员在短时间内找出可疑的区域，同时减少虚警率，提高安全监控效率。
多尺度图像分割技术研究
多尺度图像分割技术研究多尺度图像分割技术是一种基于图像处理领域的技术，能够将一张图像分成多个部分，从而方便进行后续的图像处理工作。
该技术在计算机视觉、模式识别、医学影像处理等领域都有广泛的应用。
本文将深入探讨多尺度图像分割技术的原理及其在实际应用中的优势。
首先，多尺度图像分割技术是基于图像处理技术的一种分割方法，它可以将需要分割的图像按照不同的尺度进行分割，然后将这些分割区域进行合并，得到最终的分割结果。
这种方法的优势在于可以有效地解决单一尺度下的图像分割问题。
在分割实验中，对于图像的每个尺度，都可以根据不同的特征选择合适的算子进行图像分割。
通过多个尺度的特征融合，就可以得到更加准确的图像分割结果。
其次，多尺度图像分割技术的应用非常广泛。
在计算机视觉领域，多尺度图像分割技术可以应用于人脸识别、物体检测、场景分析等方面。
在模式识别领域，多尺度图像分割技术可以用于图像分类、图像检索等方面。
在医学影像处理领域，多尺度图像分割技术可以应用于肿瘤分割、血管分割、MRI图像分割等。
最后，多尺度图像分割技术也存在一些问题。
首先，多尺度图像分割技术需要对不同尺度的图像进行分割，需要同时处理多个层次的信息，计算和存储成本较高。
其次，对于同一图像的不同尺度，可能会存在多种不同的分割结果，导致结果的不稳定性。
此外，多尺度图像分割技术对图像质量的要求较高，对图像噪声、模糊等情况的处理能力较差。
总之，多尺度图像分割技术是一种非常优秀的图像分割技术，广泛地应用于各个领域。
尽管它存在着一些问题，但是其优势远大于缺点。
相信在未来的发展中，多尺度图像分割技术会越来越成熟，为各个领域的图像处理工作提供更好的支持。
基于多尺度的图像分割算法
基于多尺度的图像分割算法随着计算机技术的发展，图像处理建立了自己的领域，其中一个重要的环节就是图像分割。
图像分割指的是将一张图像分成若干部分的过程，每一部分称为一个“区域”。
图像分割算法可以应用于许多领域，如医学图像处理、自动驾驶系统和图像识别等。
本文将介绍基于多尺度的图像分割算法。
一、图像分割的基本原理在图像分割的过程中，主要是通过对像素点的颜色、灰度以及纹理等属性进行分析，找出具有相同或相似属性的像素点，并将它们集中在同一区域内。
图像分割算法需要达到以下几个目标：1.将图像分成若干部分，这些部分应该是有意义并且具有实际意义的。
2.分割的区域之间必须是相互独立的，也就是说，区域之间不存在重叠的部分。
3.分割出来的区域应当尽可能地与感兴趣的对象对应。
二、多尺度图像分割算法的基本概念在多尺度图像分割算法中，图像被分成多个尺度，每个尺度都进行图像分割。
这种方法的优点是可以利用不同的尺度来处理图像，从而得到更准确的结果。
同时，这种算法可以提高图像的处理速度。
三、基于多尺度的图像分割算法的实现基于多尺度的图像分割算法主要包含以下几个步骤：1.将原始图像进行多尺度分解，得到不同尺度的图像。
2.在每个尺度上进行图像分割，并得到分割结果。
3.将分割结果进行合并，得到最终的分割结果。
四、实验结果分析基于多尺度的图像分割算法在不同的图像上进行了测试。
实验结果表明，这种算法能够有效地处理图像，并得到高质量的分割结果。
同时，这种算法还具有较好的实现速度。
五、总结基于多尺度的图像分割算法是一种有效的方法。
它充分利用了多尺度分析的优势，同时兼顾了图像处理的准确性与速度。
未来，基于多尺度的图像分割算法将成为图像处理的重要研究方向之一。
遥感影像信息提取中的多尺度分割算法研究
遥感影像信息提取中的多尺度分割算法研究遥感技术在现代的资源管理、城市规划、农业等各个领域中已经广泛应用。
其中遥感影像信息提取是遥感技术应用中比较重要的一部分，它能够从遥感影像中提取出一些有价值的信息，如道路、建筑、水体等。
然而，由于遥感影像分辨率较高，单一分割算法往往难以有效地提取出有价值的信息。
多尺度分割算法的研究对于解决这一问题具有重要的意义。
一、多尺度分割算法的概念多尺度分割算法是一种利用不同的尺度对遥感影像进行分割的算法。
在进行图像分割时，往往需要对彩色或灰度图像中像素点进行聚类，以便提取出相似的像素点并将其归为一类。
随着遥感影像分辨率的提高，图像中的像素数目也随之增加，这就导致了聚类算法计算的复杂度增大。
而采用多尺度分割算法则可以在保持精度的前提下实现快速计算。
二、多尺度分割算法的主要应用1. 遥感影像分析与判读多尺度分割算法可以通过分析遥感影像，提取出其中的有用信息，如土地利用、土地覆盖、冰雪覆盖等。
这样就可以对地理环境进行诊断和监测，有效地优化资源管理。
2. 环境监测多尺度分割算法可以通过遥感影像提取水体、植被、土地利用等信息，为城市规划、土地利用规划等环境监测提供科学依据，为保护生态环境提供有力支持。
3. 地球科学研究多尺度分割算法可以将遥感影像中的类别分割得更加精确，从而为地球科学的研究提供可靠的基础数据，如洪水监测、气象预报等。
三、多尺度分割算法的实现原理目前常用的多尺度分割算法主要有基于小波变换、基于金字塔和基于局部自适应阈值（Local Adaptive Threshold, LAT）。
1. 基于小波变换基于小波变换的多尺度分割算法是一种对遥感影像进行多尺度分割的有效方法。
它可以将图像进行小波分解，然后根据不同的尺度进行分割，最终通过小波重构得到分割后的影像。
2. 基于金字塔基于金字塔的多尺度分割算法使用了一个多分辨率表示的图像金字塔，并依次分解到不同的尺度。
在不同的分辨率下，对图像进行分割，然后对每个尺度进行汇总，最终得到所有尺度的分割结果。
ecognition培训
分类 步骤
❖ 利用建好的解译标志库进行分类 ❖右击Process tree对话框，选择Append New. ❖ 在打开的对话框中，Algorithm下拉栏中选择
Classification，Image Object Domain下拉栏中选 择 image object Level，parameter中依次设定各 个参数。 ❖ 执行Execult进行分类。
❖ 它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥 感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命 性的分类技术——面向对象的分类方法，大大提高了高空间分 辨率数据的自动识别精度，有效地满足了科研和工程应用的需 求。
1.ecognition简介
❖ eCognition所采用的面向对象的信息提取方法，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）。
多尺度分割原理
❖ 多尺度分割原理图：
分割流程
多尺度分割步骤
❖1.process菜单中选择process tree打开进程树控 件。
❖2.在控件中右击，选择Append new选项，打开 edit process对话框。
❖ 3.在Algorithm栏下选择所采用的分割类型。 ❖4.在对话框右栏Algorithm parameters中更改分割
2.ecognition特点
❖1 独特的面向对象分类方法； ❖2 模拟人类大脑的认知过程； ❖3 将计算机自动分类和人工信息提取相结合； ❖4 可以分析纹理和低对比度数据； ❖5 针对不同的影像数据和分类任务，进行不同尺
度的影像分割；
2.ecognition特点
❖6 快速简单的监督分类； ❖7 容易表达和分析复杂的语义任务； ❖8 模糊逻辑分类算法 eCognition可以进行基于样
多元尺度分析PPT课件
dmi
M
1
100%
m1 dmi
dmi (z m1 - zi1 )2 (z m2 - zi2 )2
其中：
dmi 第m个客体点到理想点(i)的欧氏距离；
zm1 第m个客体点相对于轴I的座标值；
zm2 第m个客体点相对于轴II的座标值；
zi1 理想点(i)相对于轴I的座标值；
zi2
理想点(i)相对于轴I的座标值。 精品课件
优势点 课程内容 94 优势点 表达能力 80 优势点 进度掌控 75
教材内容 90
进度掌控 75 弱势点 教材内容 80
课堂气氛 90 弱势点 教材内容 85
评分公正 75
表达能力 85
课程内容 84
课程内容 74
评分公正 80
课堂气氛 80
表达能力 70
弱势点 进度掌控 70
评分公正 70
课堂气氛 70
精品课件
找出比较重要的
准则，形成客体
未来定位策略的
依据
25
知觉分析的要点（续）
分析方法 评价对象 分析内容
分析目的
准则相关 准则 分析 策略分析 准则
误差分析 主体
变异分析 主体
探讨两准则间的相 关程度
探讨客体在准则上 的表现，以及准则 本身的权重
探讨M个客体的预 测绩效与实际绩效 的差异程度
探讨N个主体对特 定客体、特定准则 上评分的变异程度
个别绩效指标的权重，由学生自行按重视程度 设定
每个学生的权重，由教育研究人员给定，通常
是等权重1/N 精品课件
12
财务研究
分析要素 客体 主体 准则 准则权重 主体权重
财务研究的分析要素
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image. ➢ Many operational imaging systems are currently available providing a large amount of images for
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
Introduction
PART TWO
The Hseg Segmentation.
The Hseg Segmentation
The HSeg algorithm is a segmentation technique combining region growing, using the hierarchical stepwise optimization (HSWO) method , which produces spatially connected regions, with unsupervised classification, that groups together similar spalgorithm can be summarized as follows.
多尺度分割原理与应用
CONTENTS
PART ONE
About the Introduction.
PART TWO
The Hseg Segmentation.
PART THREE
Application in ENVI.
PART ONE
About the Introduction.
Abstract
Introduction
The Curse of Dimensionality of hyperspectral remote sensor technology :
➢ In high-dimensional spaces, normally distributed data have a tendency to concentrate in the tails, which seems to be contradictory with its bell-shaped density function.
Introduction
Advantages of hyperspectral remote sensor technology: ➢ The detailed spectral information increases the possibility of more accurately discriminating
Recent advances in spectral–spatial classification of hyperspectral images are presented in this paper. Several techniques are investigated for combining both spatial and spectral information. Highlight the importance of spectral–spatial strategies for the accurate classification of hyperspectral images and validate the proposed methods.
adaptive MRF have been introduced in remote sensing. ➢ Use advanced morphological filters as an alternative way of performing joint classification.
PS: 鲁棒性(Robust):即系统的健壮性，是在异常和危险情况下系统生存的关键。
robust to the spectral dimension of hyperspectral images. ➢ Iterative statistical classifier based on Markov random field (MRF) modeling. Note that recently
various thematic applications.
But,it also brings some problem: the Curse of Dimensionality and the need for specific spectral– spatial classifiers.
PS: 维数灾难(Curse of Dimensionality):通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量 呈指数倍增长的一种现象。维数灾难在很多学科中都可以碰到，比如动态规划，模式识别和影像识别等。
➢ with a limited training set, beyond a certain limit, the classification accuracy actually decreases as the number of features increases.
Introduction
How to build accurate classifiers for hyperspectral images? ➢ SVMs perform a nonlinear pixel-wise classification based on the full spectral information which is
➢ the rate of convergence of the statistical estimation decreases when the dimension grows while conjointly the number of parameters to estimate increases, making the estimation of the model parameters very difficult.