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一种高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法

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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。

基于多尺度分解和超像素分割的多光谱和全色图像融合

基于多尺度分解和超像素分割的多光谱和全色图像融合

基于多尺度分解和超像素分割的多光谱和全色图像融合
殷向;马骏
【期刊名称】《遥感科学：中英文版》
【年(卷),期】2017(005)001
【摘要】为了获得更加清晰的全色和多光谱图像融合结果图,提出了一种基于多尺度分解和超像素分割的图像融合算法。

利用超像素分割对全色图像进行区域划分,
对不同的区域分别融合可以更好的提高融合图像系数之间的相关性。

然后对全色和多光谱图像进行多尺度的分解,再通过比较高频子带的局部能量和局部方差进行融合,可以更好的得到图像的细节信息。

最后对融合系数进行逆变换得到融合结果图。

实验证明,该方法对遥感图像的融合有较好的效果,能有效提高融合图像的光谱质量
和空间清晰度。

【总页数】6页(P75-80)
【作者】殷向;马骏
【作者单位】[1]河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475001;;[1]河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于传感器光谱特性的全色与多光谱图像融合 [J], 徐佳;关泽群;何秀凤;胡俊伟
2.自适应多尺度几何分析的全色和多光谱图像融合方法研究 [J], 朱卫东; 王虎; 邱
振戈; 栾奎峰; 韩震
3.基于超像素分割的RGB与高光谱图像融合 [J], 洪科
4.基于高阶奇异值分解的多光谱和全色遥感图像融合 [J], 张翠英;高瑞超
5.光谱重建约束非负矩阵分解的高光谱与全色图像融合 [J], 官铮;邓扬琳;聂仁灿因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

高光谱遥感图像分类的多尺度特征提取算法研究

高光谱遥感图像分类的多尺度特征提取算法研究

高光谱遥感图像分类的多尺度特征提取算法研究摘要：高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息，但由于其高维性和复杂性，对图像进行准确分类成为一个具有挑战性的任务。

多尺度特征提取算法是一种常见的方法，通过在不同尺度下分析图像的纹理和空间信息，可以有效地提高分类性能。

本文主要研究高光谱遥感图像分类问题中的多尺度特征提取算法，并分析不同算法的优缺点，旨在提供对该领域研究的深入理解和参考。

1. 引言高光谱遥感技术在地球观测和环境监测等领域具有广泛的应用。

传统的遥感图像分类算法主要基于像素级的特征提取和分类方法，忽略了像素之间的空间信息以及不同尺度下的纹理特性。

因此，引入多尺度特征提取算法能够改善高光谱遥感图像分类的准确性和鲁棒性。

2. 多尺度特征提取算法2.1 尺度空间理论尺度空间理论是一种基于高斯滤波和图像金字塔的多尺度分析方法。

通过在不同尺度下应用高斯滤波器，提取图像的多尺度特征，并构建图像金字塔来表示图像的不同尺度信息。

该方法能够有效地捕捉图像的纹理和空间信息，但对噪声和图像模糊具有一定的敏感性。

2.2小波变换小波变换是一种时频分析方法，通过将信号分解成不同尺度的小波系数来提取信号的多尺度特征。

在高光谱图像分类中，可以将小波变换应用于图像的光谱分量，从而提取图像的频域特征。

小波变换方法具有较好的时间-频率局部性质，能够更好地捕捉图像的纹理和空间信息。

3. 多尺度特征提取算法的评估指标为了评估不同算法在高光谱遥感图像分类中的表现，需要定义一些评估指标。

常用的评估指标包括分类精度、Kappa系数、混淆矩阵等。

分类精度是指分类器对图像进行正确分类的能力，通常用整体、平均和类别三种精度进行评估。

Kappa系数用于衡量分类器的一致性和可靠性，可以抵消预测中的随机误差。

混淆矩阵可以提供不同类别之间的分析和理解，进一步验证算法的可行性。

4. 多尺度特征提取算法的应用案例通过对不同算法在高光谱遥感图像分类中的应用案例进行研究，可以更好地理解和评估这些算法的性能。

遥感图像处理中的多尺度分割方法与应用研究

遥感图像处理中的多尺度分割方法与应用研究

遥感图像处理中的多尺度分割方法与应用研究遥感图像处理是利用遥感技术获取的图像数据进行处理和分析的科学。

遥感图像通常具有高分辨率和大范围的特点，需要采用有效的分割方法来提取和识别图像中的地物信息。

多尺度分割方法是一种常用的图像分割技术，通过在不同尺度下对图像进行分割，可以提高分割的准确性和鲁棒性。

本文将介绍多尺度分割方法的原理和常见的应用研究，旨在为遥感图像处理领域的研究者和应用者提供参考。

多尺度分割方法是基于图像多尺度表示的思想，将图像分解成不同尺度的子图像，并在不同尺度下对子图像进行分割。

常见的多尺度分割方法包括基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法。

基于区域的多尺度分割方法主要是基于图像的颜色、纹理和形状等特征，将图像分割为一系列区域，每个区域具有相似的特征。

常用的算法包括基于水平集的方法、标准化割降方法和区域生长方法等。

其中，基于水平集的方法将图像分割为多个子区域，并通过图像边界的演化来得到最终的分割结果。

标准化割降方法将图像分割为多个具有相似特征的子区域，并通过自适应阈值来实现分割。

区域生长方法从种子像素开始，根据像素之间的相似性将像素逐步合并成为区域。

基于边缘的多尺度分割方法主要是基于图像的边缘信息，将图像分割为不同的边缘区域。

常用的算法包括Canny算子、Sobel算子和Laplacian算子等。

其中，Canny算子是一种常用的边缘检测算法，通过计算图像中像素间的梯度和非最大抑制来得到图像的边缘区域。

Sobel算子和Laplacian算子分别通过计算图像中像素的一阶和二阶导数来得到边缘信息。

多尺度分割方法在遥感图像处理中具有广泛的应用。

一方面，多尺度分割方法可以应用于遥感图像的地物提取和分类。

通过提取图像中的地物信息，可以对地物进行分类和识别，为地理信息系统（GIS）的建设和管理提供数据支持。

另一方面，多尺度分割方法还可以应用于遥感图像的变化检测和监测。

通过对多时相的遥感图像进行分割和比较，可以检测地物的变化和演化情况，为城市规划、农业监测和环境保护等领域提供参考。

高空间分辨率遥感影像多尺度分割优化组合算法

高空间分辨率遥感影像多尺度分割优化组合算法

高空间分辨率遥感影像多尺度分割优化组合算法许飞;曹鑫;陈学泓;崔喜红【摘要】高空间分辨率遥感影像能够充分地描述地表覆盖空间异质性,可用于提取地面目标物.然而高空间分辨率在像元尺度的目标提取时易产生“椒盐效应”问题,面向对象的小尺度影像分割也受此效应影响;而大尺度的影像分割造成较小目标的遗漏.本文提出了一种针对高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合算法MOCA (Multi-scale-segmentation Optimal Composition Algorithm),基于后验概率信息熵指标选择影像中每个地面目标的最优分割尺度并集成组合,获得高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合结果.本文使用F指标和BCI (Bidirectional Consistency Index)两种指标评估地面目标物提取精度,并将MOCA与同类多尺度分割方法进行比较.实验结果表明,本文提出的MOCA算法可实现多个分割尺度的最优组合,并获得较高的地面目标物提取精度.%High spatial resolution remote sensing imagery can fully delineate the heterogeneity of land covers and has been widely used for extracting surfaceobjects.However,pixel-based object extraction from high spatial resolution images may bring in'salt-and-pepper effect',and this effect also occurs when segmentation scale is small using object based analysis.Choosing a big segmentation scale will omit small surface objects.In this research,a Multi-scalesegmentation Optimal Composition Algorithm (MOCA) for object-based extraction with high spatial resolution imagery are proposed.MOCA selects optimal segmentation scale for each surface object based on entropy of posterior probabilities of land covers,and combines different scales to produce the suitable scales composition.F-measure and Bidirectional Consistency Index (BCI) are used to evaluate the accuracy of surface object extraction and compared with the existing multi-scale-segmentation method.Results show that MOCA can achieve the optimal composition of multiple scales and obtain a high accuracy of object extraction.【期刊名称】《地理信息世界》【年(卷),期】2017(024)003【总页数】5页(P1-5)【关键词】高空间分辨率;面向对象;多尺度分割;后验概率;信息熵【作者】许飞;曹鑫;陈学泓;崔喜红【作者单位】北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875;北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875;北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京100875;北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875;北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京100875;北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京100875;北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京100875【正文语种】中文【中图分类】P2370 引言高空间分辨率遥感影像提高了遥感技术监测地面信息的精细程度，被广泛应用于城市规划、土地资源调查等领域。

一种高分辩遥感影像多尺度分割新算法

一种高分辩遥感影像多尺度分割新算法

3 基于结构异质性最小原则的区域合并
初始数据经 AMS 聚类后 ,区域已经达到一定的同质性 ,但从对象分割角度看 ,效果仍不理想 。区域合 并的目的就是实现 Mean2shift 聚类后影像对象的权重异质性最小 ,提高高分辨率遥感图像分割的精确程度 。 许多影像分割算法 ,都是只针对影像的灰度特征 ,而仅仅依靠灰度特征将会造成有分支的碎片或者有破碎形 状边界的影像目标 ,因此 ,需要把光谱结构异质性和空间结构异质性同时考虑 ,以达到使对象完整 ,提高分割 质量的目的 。
第 31 卷 第 11 期 2009 年 6 月
武 汉 理 工 大 学 学 报
JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
DO I :10. 3963/ j. issn. 167124431. 2009. 11. 024
Vol. 31 No. 11 J un. 2009
R d , i = 1 , …, n ,那么空间某点的密度估计可表示为
∑ ^f K ( x )
=
n
1 n i =1
1
h
d i
k
(
‖
x
h
x i ‖2)
(1)
式中 , K 为卷积核 ; k 为核的剖面函数 (profile) ; h 为核的带宽 (卷积窗口大小) 。Mean2shift 过程本质上是通
过爬山策略寻找最近的密度静止点 (密度梯度为 0) [5 ] 。核的初始位置 y1 可以任意选定数据点 x i 。 在文献[3 ]中提及 hi 与密度估计的方差呈反方向变化 ,与估计偏差呈正方向变化 ,为了在两者之间达到
中图分类号 : P 237
文献标识码 : A
文章编号 :167124431 (2009) 1120097204

多尺度高光谱解混

多尺度高光谱解混
多尺度高光谱解混是指通过多视角获取的高光谱数据，采用不同尺度的技术进行混合，以提高高光谱图像的特性和准确性。

在当今的遥感技术应用中，多尺度高光谱解混也成为了一个重要的研究方向。

多尺度高光谱解混包含了许多逐步细化和筛选的过程。

通过选择适当的特征并结合统计学的处理方式，我们可以有效地去除高光谱图像中的杂质，提高高光谱图像的信噪比。

在多尺度高光谱解混的过程中，主要的方法有以下几种：
1. 谱间多尺度分析
谱间多尺度分析是指对高光谱图像进行子带分解，然后对不同的子带进行处理，最终再进行重构。

这种方法可以有效地对不同的谱段进行加权修正，并降低椒盐噪声。

2. 谱内多尺度分析
谱内多尺度分析是指针对高光谱图像中的每个谱段进行分析和处理，通过细化和筛选特征点来获得更加准确的结果。

这种方法可以有效地提高高光谱图像的识别准确性。

3. 视角多尺度分析
视角多尺度分析是指对同一高光谱数据进行不同角度的采集和处理，以获取不同的信息。

这种方法可以通过混合不同角度的数据，来获得更加准确的结果。

在具体的高光谱图像的处理中，我们常常需要通过多种方法来混合获取到的数据，以此提高高光谱图像的准确性。

例如，我们可以通过谱间和谱内多尺度分析的方式，去除椒盐噪声和其他干扰，再通过视角多尺度分析的方式，获取更加丰富和准确的信息。

总的来说，多尺度高光谱解混作为一种新型的遥感技术，为我们解决提高高光谱图像的特性和准确性提供了一种新的思路和方法。

在今后的遥感技术应用中，我们需要继续深入地研究和探索多尺度高光谱解混的实际应用，以此为我们更好地理解和解决实际问题提供支撑和帮助。

多光谱 实例分割

多光谱实例分割是一种图像分割技术，它利用多光谱图像中每个像素的多个波段信息，对图像中的目标进行分割和识别。

与单通道的灰度图像不同，多光谱图像可以提供更多的信息，如物体的纹理、形状、反射率等，因此可以更准确地对目标进行分割和识别。

多光谱实例分割通常使用深度学习模型来实现，如基于Mask R-CNN的多光谱实例分割模型，它可以同时实现实例分割和物体分类。

它通过多个不同尺度的特征图来提取图像中的不同尺度的特征，并使用这些特征来预测每个像素的类别和边界框。

多光谱实例分割在遥感图像、医学图像等领域有着广泛的应用。

例如，在遥感图像中，它可以用于识别和分割不同类型的建筑物、道路和水域等目标，从而帮助城市规划和资源管理等方面的工作。

在医学图像中，它可以用于识别和分割不同类型的组织和器官，从而帮助疾病诊断和治疗等方面的工作。

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B 。 ( 2)
d( x, y) = ( f ! B) ( x, y)
= arg max( s , t) B { D ( f ( x + s, y + t ) , B ) } , ( 3)
e( x, y) = ( f B ) ( x , y) = arg max( s , t) B { D ( f ( x - s, y - t ) , B ) } 。 ( 4) 从公式( 3) 和( 4) 可以看出, 对多光谱图像应用
方法的主要步骤为, 首先计算得到多光谱图像 的形态学梯度, 利用形态学重建方法去除梯度图像 中不相关的局部最小区域, 然后根据重建后的结果 计算分水线的动态范围, 最后通过对分水线动态范 围设置不同的阈值, 得到多光谱图像的层次分割结 果。方法的流程图如图 1 所示。
图 1 多光谱图像层次分割方 法的流程图 Fig 1 Flow chart of the hierarchical segmentation
1 方法
分水岭变换是数学形态学中一种主要的分割技 术。传统的分水岭变换只适 用于灰度图像[ 7, 8] 。Li 等[ 9] 运用多维的腐蚀膨胀运算[ 7] 将分水岭算法扩展 用于多光谱图像分割。但值得提出的是, 绝大多数 基于分水岭变换的图像分割方法都只能生成一个尺 度的分割结果, 即使采用不同参数得到不同结果, 这 些结果之间不存在包含关系。Najman 等[ 10] 提出了 分水线动态范围的概念, 通过计算分水线的动态范 围值得到灰度图像的不同层次分割结果, 这些结果 之间存在层次包含关系。本文综合上述两种方法, 提出适合于多光谱图像的多尺度分割方法。
= !( f ! B ) ( x , y ) - ( f B) ( x , y ) !, ( 5)
其中 dist 是距离函数。 由上面得到的梯度图像存在许多不相关的局部
最小区域, 如果直接进行分水岭变换, 往往会出现过 度分割( over segmentat ion) 。为了改善最后的分割结 果, 必须去除这些不相关的局部最小区域。本文采 用的是 Wang[ 11] 提 出的去除局部 最小区域的算 法, 该算法利用了腐蚀的形态学重建, 可以去除包含像 素数少以及与邻域相差不大的局部最小区域。
1 2 分水线动态范围的计算
传统的分水岭变换方法在得到重建的梯度图像
后, 直接运用分水岭变换进行图像分割。在得到的 分割结果中, 分水线都被标识为同一个值 ( 一 般为
1 24
pk uxbw 2008047
郭建聪等: 一种高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法
0) 。N ajman 等[ 10] 在研究灰度图像的分水岭变换时, 提出了分水线动态范围的概念, 用分水线的动态范 围值来衡量分水线的高度。他们认为, 分水线的高 度为分水线上高度最低的点, 设为点 a , 定义如下集 合:
近年 来, 随着 高分 辨率卫 星数 据如 IKONOS, QUICKBIRD 等的大量获取, 研究和探索新的适合于 高分辨率图像的信息处理方法成为目前高分辨率遥 感的前沿问题之一, 而面向对象的分析方法( object based analysis, object oriented analysis) 已经越来越普 遍地被应用到高分辨率遥感图像的处理中。研究表 明, 与基于像元的方法相比, 面向对象的方法能更有 效和准确地提取图像信息[ 1, 2] 。面向对象分析方法 的前提是获得准确的图像对象, 而目前图像对象主
北京大学学报( 自然科学版) 网络版( 预印本) , 2008 年 第 3 期, 2008 09 30 Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis ( Online First) , No . 3, Sept. 30, 2008 论文编号: pkuxbw2008047 http: bdxbw. chinajournal. net. cn
A Hierarchical Segmentation Method for Multispectral Imagery
GUO Jiancong1 , LI Peijun1, , XIAO Xiaobai2
1 Institute of Remote Sensing and GIS, School of Earth and Space Sciences, Peking University , Beijing 100871; 2Autodesk Design Software ( Shanghai) Co. , Ltd, Shanghai 200001; Corresponding Author, E mail: pjli@ pku. edu. cn
要通过图像分割( image segmentation) 获取, 图像分割 的质量直接决定着后续的面向对象处理的精度, 因 此, 探索新的有效图像分割方法具有重要的意义。
尽管目前已有不少针对遥感图像的图像分割算
法( 如文献[ 3, 4] ) , 但是多数现有图像分割方法的目 的是获得一个单一的最优的分割结果[ 2] 。在实际高
D ( f ( x , y ) , B ) = dist ( f ( x , y ) , cB ) , ( 1)
其中 f ( x , y ) 为像素矢量, B 为结构元素, cB 为结构
元素包含的数据集合的中心, cB 的求法如下:
cB =
1 M
s
f ( s, t),
t
( s, t)
因此, 多维膨胀和腐蚀公式如下:
dyn ( a) min max { f ( a) - f ( ai ) } 。 ( 7) iaB ii
这样, 对每一条分水线都有不同的动态范围值, 通过设置不同的阈值可以得到多层次( multilevel) 分 割结果, 这些结果之间存在层次包含关系, 即每一层 次的分割结果都完全包含下一层次的分割结果。
分辨率图像中不同类别的地物是多尺度的, 而且即 使同类地物也具有不同的空间尺度, 单一的分割结 果难以同时准确反映各种不同尺度的地物特征, 因
国家自然科学基金( 40372130) 和北京大学工程研究院项目资助 收稿日期: 2008 03 10; 修回日期: 2008 05 11
1 23
北京大学学报( 自然科学版) 网络版( 预印本)
一种高分辨率多光谱图像的多尺度分割方法
郭建聪1 李培军1, 肖晓柏2
1北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所, 北京 100871; 2欧特克( Autodesk) 设计软件 上海有限公司, 上海 200001; 通讯作者, E mail: pjli@ pku. edu. cn
摘要 综合扩展的分水岭变换和分水线动态范围, 提出了 适用于高分辨率多光谱图像的多 尺度分割方 法。该方法 首先 计算多光谱图像的梯度, 接着去除梯度图像上不相关 的局部最小区域, 然后计算分 水岭的动 态范围, 通过设置 不同 的阈值, 得到多层次( 多尺度) 分割结果。采用城市 地区的 高分辨率 数据来 评价所 提出的 方法, 并与现 有的图 像分割方法进行比较。实验结果表明, 该方法可生成 多层次 的分割 结果, 并较准 确地分 割出地 物特征。分 割结果 反映了地物的多层次信息, 为后续的面向对象分 析提供了有意义的参考。 关键词 多光谱图像; 多尺度分割; 分水岭变换; 分水线 动态范围 中图分类号 P231
Bas( a) { b | ∀ , ( 0) = a, ( 6)
( 1) = b , f ( ( s ) ) < f ( a) s [ 0, 1] } , 其中 为连接两点的路径。集合 Bas ( a ) 表示这样 的点集: 连接这些点和 a 点的路径上的所有点的值 都小于 a 点的值。集合 Bas ( a ) 可以被划分成若干 个连通的组分 Bi ( Bas( a) = ∀ iBi ) 。于是得到 a 点 的动态范erarchical segmentation method is proposed for multispectral imagery by combining extended watershed transform and dynamics of contours. First, the gradient magnitude of an image is computed, and then local irrelevant minima are eliminated. After computing dynamics of contours, hierarchical ( multi level) segmentation results are produced by thresholding. The proposed method is evaluated with a high spatial resolution image of the urban area, and compared with the existing image segmentation method. The results show that the method can get hierarchical segmentation results, and segmente most of image objects. The segmentation results g ive the hierarchical representation of land cover types, which is helpful for further object based analysis . Key words multispectral imagery ; hierarchical segmentation; watershed transform; dynamics of contours
2008 年 第 3 期
此, 多尺度的分割方法研究是目前许多高分辨率图 像处理所急需的[ 5, 6] 。