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结合几何划分技术和最大期望值/最大边缘概率算法的彩色图像分割被引量：5: 2013年; 基于区域和统计的彩色图像分割方法,提出了一种结合Voronoi划分技术、最大期望值(EM)和最大边缘概率(MPM)算法的彩色图像分割方法。首先利用Voronoi几何划分将图像域划分成不同的子区域,并假设每个子区域内的像素强度满足独立同一的概率分布,在此基础上建立彩色图像模型;利用上述模型,在贝叶斯理论架构下建模图像分割问题,然后结合EM/MPM算法进行图像分割。该方法将基于像素的马尔可夫随机场(MRF)模型扩展到基于区域的MRF,并且能同时有效地获取模型参数估计和基于区域的彩色图像最优分割。采用本文算法分别对真实彩色图像和合成彩色图像进行分割实验,定性和定量的测试结果验证了本文算法的有效性、可靠性和准确性。; 赵泉华李玉何晓军; 关键词：彩色图像图像分割

多主体框架下基于FCM的彩色遥感图像分割被引量：4: 2018年; 为解决大尺度高分辨率遥感图像的数据量大及局部非均匀问题,提出一种在多主体系统(MAS)框架下基于模糊C均值(FCM)的彩色遥感图像分割方法。首先利用规则划分技术将图像域划分为若干个子块,每个分割主体控制一个子块;然后在MAS框架下,分割主体通过FCM算法实现对应子块的初始分割,将初始结果与全局模型协作,确定其区域正确类别数和标号统一;最后通过协调主体协调各分割主体及其邻域分割主体的聚类中心,从而消除遥感图像的局部非均匀性,以实现彩色遥感图像分割。利用提出算法和FCM算法分别对真实彩色遥感图像和合成图像进行了分割试验,并对其分割结果进行定性、定量评价,其结果说明了提出方法的可行性和有效性。; 李玉林文杰赵泉华; 关键词：多主体系统图像分割 FCM

基于可变形状参数Gamma混合模型的区域化模糊聚类SAR图像分割被引量：3: 2020年; 为了解决传统模糊聚类算法无法准确刻画SAR图像强度分布特征以及抗噪性差等问题,提出一种基于可变形状参数Gamma混合模型(GaMM)的区域化模糊聚类SAR图像分割方法.首先,利用Voronoi划分技术将SAR图像完备地划分为若干个Voronoi多边形;然后,假设SAR图像强度服从可变形状参数的GaMM,以GaMM的负对数函数刻画多边形与聚类间的非相似性关系,并结合具有邻域多边形空间约束作用的规则化项定义区域化模糊聚类目标函数;在模型参数求解的过程中,对于无法直接通过导数求解的形状参数及生成点集,设计以目标函数最小化为准则的移动更新操作以逐步逼近最优解.通过对真实及模拟SAR图像分割结果进行定性定量分析,有效地验证了所提出算法对SAR图像强度分布拟合的准确性及分割的抗噪性.; 李晓丽赵泉华李玉; 关键词：VORONOI划分模糊聚类 SAR图像分割

可变类多光谱遥感图像分割被引量：7: 2016年; 确定图像类别数是图像分割中的重要任务,在大多数分割算法中需由用户预先指定类别数。受地物目标及其分布的多样性、复杂性和未知性等因素的限制、对彩色遥感图像而言,人为确定其类别数非常困难。为此,提出了一种基于区域和统计的可变类分割方法,融合规则划分技术和R.JMCMC算法,利用规则划分将图像域划分成若干个规则子块,并假设每个规则子块内的像素服从同一独立的多值Gaussian分布;在此基础上南贝叶斯定理构建图像分割模型;利用ReversibleJump Markov Chain Monte Carlo(RJMCMC)算法模拟该模型,实现罔像类别数的自动确定及图像粗分割;为了进一步提高图像分割精度,设计精细化操作,对Worldview-2合成及彩色遥感图像和多光谱IKONOS图像进行可变类分割,实验结果表明,提出方法不仅能自动确定图像类别数,还可以较好地实现区域分割。本文方法较好地实现彩色遥感图像的可变类分割。; 王玉李玉赵泉华; 关键词：贝叶斯定理

采用非规则标识点过程的LiDAR点云数据目标提取被引量：5: 2018年; 针对LiDAR点云数据目标投影几何的非规则性,提出非规则标识点过程的LiDAR点云数据目标提取方法。首先,在投影平面上定义随机点过程,利用其随机点定位该平面上的目标投影,对每一随机点生成一组节点集以建模该目标投影几何,作为目标标识;假设地物目标高程值服从独立同一高斯分布,从而得到LiDAR点云数据高程测度模型;在贝叶斯理论架构下建立目标几何提取模型,并结合可逆跳变马尔可夫链蒙特卡罗(Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo,RJMCMC)算法模拟后验分布以及估计各参数;最后根据最大后验概率准则,求解最优目标提取模型。采用提出方法对LiDAR点云数据进行目标提取,根据实验结果可以看出,算法得到的检测精度均达到80%以上,最高精度为99.43%,得到了较好的检测结果。本文将传统的规则标识点过程拓展到非规则标识点过程,可以有效拟合任意形状目标几何。定性和定量的实验结果表明了该方法的可行性、有效性和准确性。; 赵泉华张洪云李玉; 关键词：贝叶斯定理最大后验概率

利用HSI空间相似性的彩色形态学图像处理方法被引量：7: 2019年; 形态学方法是利用结构单元量度和提取图像中的目标形状,以达到图像分析和处理的目的,已被广泛用于二值及灰度图像处理。为了将灰度形态学扩展到彩色图像,文中在HSI彩色空间中定义了彩色相似性,并据此提出彩色形态学的图像处理方法。首先,在HSI空间中结合色调、饱和度及亮度定义了一种彩色相似性测度,以刻画彩色矢量间的相似性程度;然后,利用彩色相似性构建了一种新型彩色形态学,包括膨胀、腐蚀、开、闭等基本操作;最后,将结合彩色相似性的形态学基本操作应用于彩色图像边缘提取。通过实验对彩色形态学图像处理方法的性能进行了深入分析和研究,当参数k≤0.05时,彩色形态学操作效果较优。通过实验比对,验证了该方法对彩色目标的平滑能力及边缘提取性能,同时也说明了其图像处理的实用性和有效性。; 何晓军徐爱功李玉

邻域约束高斯混合模型的模糊聚类图像分割被引量：6: 2017年; 针对传统模糊聚类分割方法无法有效模拟数据分布特征的问题,提出基于邻域约束高斯混合模型的模糊聚类图像分割算法.利用高斯分布刻画聚类内像素光谱测度统计特征,定义像素与其邻域像素相关性的先验概率,并作为高斯混合模型中各高斯分量权重系数,构建包含特征场邻域作用的高斯混合模型.利用高斯分量描述像素与聚类间的非相似性测度,建立基于高斯混合模型的模糊聚类目标函数.在传统模糊聚类方法基础上,采用高斯混合模型定义像素与聚类间的非相似性测度,并在高斯混合模型中融入邻域作用,有效解决数据具有多峰值特征的问题.最后通过实验验证文中算法的准确性.; 赵泉华张洪云赵雪梅李玉; 关键词：模糊聚类图像分割

基于局部空间信息的可变类模糊阈值光学遥感图像分割被引量：6: 2022年; 阈值法分割在光学遥感图像分析中被得到广泛的应用,然而传统阈值法也存在诸多局限性,如对噪声敏感,需人为设定类别数,计算复杂度高等.针对传统阈值法的局限性,提出一种基于局部空间信息的可变类模糊阈值光学遥感图像分割方法.首先,以图像光谱的一阶矩为初始类中心,利用二分法原理和区域间最大相似度准则来快速确定类别数及其中心.然后,通过岭形模糊隶属函数计算各像素点对不同类的隶属程度,同时考虑到像素点的隶属度局部空间信息,在隶属度域中定义一个模糊加权滤波器对各类的隶属度矩阵进行滤波,以滤波后的隶属度集合为依据,按照最大隶属原则确定图像的标号场.最后,对标号场中的局部异常标号进行替换,将修正后的标号场由对应的类中心赋色得到分割图像.视觉和统计分析评价结果表明,与传统阈值法相比,该方法能在减少计算时间的同时获得更好的分割结果,可适用于光学遥感图像的多阈值分割.; 杨蕴李玉赵泉华; 关键词：遥感图像分割

基于非规则标识点过程的遥感图像零星地物目标几何特征提取被引量：5: 2019年; 针对遥感图像中零星目标几何特征的非规则性,提出基于非规则标识点过程的遥感图像零星目标几何特征提取方法.首先,将图像分为目标类和背景类,利用非规则标识点过程建立目标的分布和几何特征,其中非规则标识采用一系列由节点连接起来的多边形定义而成,用以拟合目标几何形状,标识点用以确定目标位置;然后分别利用多值高斯分布和KL(Kullback Leibler)散度定义特征场能量函数和异质性能量函数,形成全局目标提取能量函数,应用非约束吉布斯表达式将全局能量函数转换为概率分布函数,并在最大化概率分布函数准则下设计合适的M-H(Metropolis-Hastings)采样算法,获得最优目标提取结果;最后,采用所提出方法对遥感图像零星目标进行提取,由实验结果可以看出,所提出方法不仅能准确定位各零星目标,而且可以对其几何形状进行精确拟合.; 张洪云赵泉华李玉; 关键词：KL散度

基于标识聚类点过程的高分辨率遥感影像地物目标提取: 随着空间分辨率的提高，遥感影像中地物目标呈现更加精确的几何结构和更加细致的细节特征，为地物目标的提取奠定了数据基础，但同时亦为其带来更大的难度。首先，需要考虑的问题是如何有效地建模地物目标几何结构，使之适用于地物目标提取...; 张洪云; 关键词：高分辨率遥感影像简单多边形贝叶斯定理; 文献传递

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国家自然科学基金(41271435)

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