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遙感圖像分割算法研究與實現(xiàn)
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資料類別
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電子電工畢業(yè)論文（設(shè)計） |
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課程(專業(yè))
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電路與系統(tǒng) |
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關(guān)鍵詞
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遙感圖像|分割算法 |
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適用年級
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會員 |
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金 幣
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30 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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pdf |
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文件大小
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2313K |
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發(fā)布時間
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2009-05-19 21:13:00 |
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預(yù)覽文件
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無 |
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下載次數(shù)
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2 |
| 發(fā)布人 |
lcw |
內(nèi)容簡介：
遙感圖像分割算法研究與實現(xiàn)電子書
摘 要
圖像分割是由圖像處理過渡到圖像分析的關(guān)鍵步驟。一方面，它是目標表達的基礎(chǔ)，對特征測量有重要的影響。另一方面，因為圖像分割及其基于分割的目標表達、特征提取和參數(shù)測量等將原始圖像轉(zhuǎn)化為更抽象更緊湊的形式，使得更高層的圖像分析和理解成為可能。遙感圖像通常表現(xiàn)出：灰度級多、信息量大、邊界模糊、目標結(jié)構(gòu)復(fù)雜等等。由于遙感圖像的這些特點，使得對遙感圖像的分割沒有完全可靠的模
型進行指導(dǎo)，因而在一定程度上阻礙了分割技術(shù)在遙感領(lǐng)域的應(yīng)用。本文針對遙感圖像表現(xiàn)出的特點，研究并改進了傳統(tǒng)的圖像分割技術(shù)，使之適應(yīng)遙感圖像的特點并應(yīng)用于遙感圖像分割中。主要工作包括如下幾個方面。首先，針對當前主流的圖像分割算法進行了分析、分類、歸納和總結(jié)，指出了各類方法的優(yōu)缺點，為人們在不同的應(yīng)用場合及不同的圖像數(shù)據(jù)條件下選擇不同的分割算法提供了一定的依據(jù)。其次，分析了Otsu 算法進行閾值分割的原理和有效性，針對Otsu 多閾值分割算法計算效率低的缺點，提出了用Nelder-Mead 單純形法對Otsu 的多閾值分割進行優(yōu)化，并完成仿真實驗。接著，分析了SUSAN 算法進行邊緣檢測的原理和有效性，在此基礎(chǔ)上對SUSAN 算法進行了邊緣檢測精度的改進，并用于地物邊界提取中，使地物邊界提取更清晰，準確，層次感分明。最后，針對區(qū)域生長分割算法的生長點確定問題，與分水嶺算法結(jié)合起來，既彌補了分水嶺算法的過分割問題，又解決了區(qū)域生長法生長點確定問題。本文綜合兩種算法并結(jié)合異質(zhì)性最小區(qū)域合并準則對遙感圖像分割做了理論分析，并進行了仿真實驗。
關(guān)鍵詞 遙感圖像；分割算法；邊緣檢測；閾值；區(qū)域生長；面向?qū)ο?br>
目 錄
摘 要 I
AbstractII
第1 章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 2
1.3 本文研究的內(nèi)容 5
1.4 研究意義 6
1.5 本文組織結(jié)構(gòu) 7
第2 章 圖像分割方法概述 8
2.1 圖像分割定義 8
2.1.1 圖像分割的地位 8
2.1.2 圖像分割定義 8
2.2 經(jīng)典圖像分割方法 9
2.2.1 邊緣檢測分割法 9
2.2.2 閾值分割法 12
2.2.3 區(qū)域跟蹤分割法 14
2.2.4 三種分割算法比較 16
2.3 結(jié)合特定理論工具的分割方法 16
2.3.1 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割技術(shù) 17
2.3.2 基于模糊技術(shù)的圖像分割方法 17
2.3.3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的圖像分割方法 18
2.3.4 遺傳算法在圖像分割中的應(yīng)用 20
2.3.5 基于小波分析和變換的分割技術(shù) 20
2.4 本章小結(jié) 21
第3 章 基于改進Otsu 的遙感圖像分割算法 22
3.1 引言 22
3.2 Otsu 閾值分割算法的基本原理 22
3.2.1 單閾值Otsu 算法原理 22
3.2.2 Otsu 多閾值算法推廣實現(xiàn) 23
3.3 Nelder-Mead 單純形法優(yōu)化Otsu 算法 24
3.4 實驗及結(jié)果對比 26
燕山大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文
VI
3.5 本章小結(jié) 29
第4 章 基于改進SUSAN 的遙感圖像分割算法 30
4.1 引言 30
4.2 SUSAN 算法原理 30
4.3 對SUSAN 算法的改進 32
4.4 實驗步驟及結(jié)果對比 33
4.5 本章小結(jié) 38
第5 章 結(jié)合分水嶺的面向?qū)ο筮b感圖像分割算法 39
5.1 引言 39
5.2 分水嶺算法介紹 39
5.3 面向?qū)ο蟮亩喑叨确指钏惴?42
5.3.1 多尺度影像分割技術(shù) 42
5.3.2 異質(zhì)性最小區(qū)域合并法則 42
5.4 結(jié)合分水嶺和面向?qū)ο蟮膱D像分割算法 43
5.5 實驗步驟及實驗分析 45
5.5.1 實驗數(shù)據(jù) 45
5.5.2 實驗參數(shù)選擇 46
5.5.3 多尺度分割實驗 47
5.5.4 分水嶺變換與改進分水嶺算法對比實驗 49
5.5.5 改進分水嶺算法與經(jīng)典算法的對比實驗 51
5.5.6 分割精度估計 51
5.6 本章小結(jié)
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