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赵雪梅: 作品数：27 被引量：164H指数：9; 供职机构：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金辽宁省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信天文地球机械工程更多>>

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观测数据采样化的遥感影像非监督分割被引量：1: 2017年; 为了实现影像的自动化分割,提出一种利用非监督方式将观测数据采样化的遥感影像分割方法。该方法利用欧氏空间的概率分布建模采样数据和观测数据,并将其映射到黎曼空间,通过不断将观测数据转换为采样数据的方式实现影像的自动采样化。每次采样过程只需计算观测数据点到采样点的测地线距离,将距采样点测地线距离最小的观测数据转化为采样数据,以保证采样数据不断趋于该类数据的真实分割结果,同时使算法能够有效分割具有不同像素数的类别。将算法应用于模拟影像和真实遥感影像分割,对其分割结果以及传统基于统计、基于模糊的非监督算法和基于神经网络的监督算法相应分割结果定性定量的对比分析验证了该算法的有效性及可行性。; 赵雪梅李玉赵泉华; 关键词：遥感影像分割映射黎曼空间

利用高斯混合模型的多光谱图像模糊聚类分割被引量：11: 2017年; 针对传统分割算法难以实现高分辨率多光谱图像分割的问题,本文提出一种利用高斯混合模型的多光谱图像模糊聚类分割算法。该算法采用高斯混合模型定义像素对类属的非相似性测度,由于该算法具有高精度拟合数据统计分布能力,故可以有效剔除噪声对分割结果的影响。同时,引入隐马尔科夫随机场(Hidden Markov Random Field,HMRF)定义邻域作用的先验概率,并将其作为各高斯分量权值以及KL(Kullback-Leibler)信息中控制聚类尺度的参数,从而增强了算法对复杂场景遥感图像的鲁棒性,进一步提高了算法的分割精度。对模拟图像和高分辨多光谱图像分割结果进行了定性定量分析。实验结果表明:模拟图像的总精度达96.8%以上。这验证了本文算法在分割高分辨率多光谱图像时具有保留细节信息的能力,而且也证实了算法的有效性和可行性。该算法能够实现高分辨率多光谱图像的精确分割。; 李玉徐艳赵雪梅赵泉华; 关键词：图像分割高斯混合模型先验概率

模糊神经网络高分辨率遥感影像监督分类被引量：4: 2017年; 目的针对高分辨率带来的像素类属不确定性增大及各类属间相关性增强引起的影像分类问题,提出一种模糊神经网络高分辨遥感影像监督分类方法。方法提出的模型为包含输入层,隐含层(隶属函数层)及输出层的三层前向模糊神经网络,输入层用于接收来自训练样本的灰度值;隐含层每个神经元节点的模糊隶属函数为对各类别定义的高斯隶属函数模型,以实现对输入变量隶属程度的不确定表达;输出层的输入变量为隐含层各神经元节点输出变量的线性组合,激活函数为分段线性函数,该层实现输入变量隶属程度的相关性表达。以训练数据直方图作为期望输出,梯度下降法求解模型参数,最后按最大隶属度准则实现分类决策。结果利用本文算法和经典算法对合成影像进行实验,本文方法总体精度达到0.931,相对于高斯隶属函数方法总体精度提高了5.3%,相对于最大似然法提高了4.2%,相对于FCM方法提高了5.9%,对真实World View-2全色影像的实验中文中方法分割精度也高于传统方法。结论提出的模糊神经网络模型可以更加精确的拟合高分辨率遥感影像复杂的分布特征,有效处理高分辨率遥感影像的上述分类问题。; 王春艳徐爱功赵雪梅姜勇; 关键词：高分辨率遥感影像模糊神经网络

结合马氏距离的区域化模糊聚类遥感图像分割被引量：17: 2017年; 传统模糊聚类算法通常将像素光谱测度间的欧式距离作为相似性准则,其仅适用于同质区域内像素光谱测度呈对称分布的图像.同时,基于像素的图像分割算法极易受噪声干扰,导致该类算法难以适用于高分辨率遥感图像分割.因此,提出结合马氏距离的区域化模糊聚类遥感图像分割算法,该算法以Voronoi多边形为基本单元,令多边形内所有像素与该多边形具有同一类属性,并采用马氏距离定义非相似性测度.此外,在目标函数中引入马氏距离规则化项以控制聚类尺度,进而构建区域化高分辨率遥感图像分割模型.通过对合成及真实遥感图像分割结果的定性及定量分析,证明了提出算法具有较强的鲁棒性.; 赵泉华李晓丽赵雪梅李玉; 关键词：遥感图像分割

结合马尔可夫高斯模型的双邻域模糊聚类分割算法被引量：9: 2016年; 针对传统模糊C均值(FCM)算法采用欧几里得测度描述像素与聚类间的非相似性对噪声和异常值敏感的问题,提出基于马尔可夫-高斯模型、且包含特征场和标号场双邻域的模糊聚类分割算法.首先根据马尔可夫模型能够结合邻域像素作用的特点在标号场上建立与邻域像素相关联的能量函数,确保相同邻域系统内的像素属于相同类别的概率较之不在相同邻域系统内的像素更大,最终实现标号场邻域系统的建立;而后在特征场上利用Gaussian模型描述像素与聚类间的非相似性测度,并结合相邻像素对非相似性的影响构建特征场邻域模型,即利用中心像素和邻域像素特征与聚类均值矢量的差异代替传统像素特征与均值矢量的差异构建Gaussian模型;最后结合标号场和特征场邻域构建包含双邻域的模糊聚类分割模型,实现高精度模糊聚类分割.通过与现有多种典型FCM算法对模拟影像和真实彩色影像的实验以及分割结果的对比分析,证明了文中算法的有效性.; 赵雪梅李玉赵泉华; 关键词：模糊C均值算法影像分割邻域系统

基于可变类FCM算法的多光谱遥感影像分割被引量：12: 2018年; 为了自动确定多光谱遥感影像中地物目标类别数,该文提出一种基于可变类模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)的多光谱遥感影像分割方法。首先定义像素与聚类的非相似性测度并据此构建目标函数,而后通过求解目标函数得到最优模糊隶属度和聚类中心。其次,研究模糊因子与影像地物目标类别数的关系,并通过定义划分熵(Partition Entropy,PE)指数优选模糊因子,选择PE指数值稳定收敛后所对应的最小模糊因子值为最优模糊因子,根据模糊因子与类别数的关系得到最优类别数,从而实现了影像的可变类分割。最后,利用提出算法分别对合成和真实多光谱遥感影像进行分割实验,实验结果表明,提出算法不仅能自动确定影像的最优类别数,还能获得较好的分割结果,为实现自动确定遥感影像中地物目标类别数提供新方法。; 赵泉华刘晓燕赵雪梅李玉; 关键词：多光谱遥感影像

基于区间二型模糊神经网络的高分辨率遥感影像分割方法被引量：1: 2017年; 高分辨率遥感影像同质区域地物目标异质性增大,光谱测度空间复杂性增加使像素类属的不确定性以及分割决策不确定性增大,引起分割精度下降。提出一种基于区间二型模糊神经网络的高分辨率遥感影像监督分割方法。对同质区域构建一型高斯隶属函数模型刻画像素类属的不确定性;模糊化高斯隶属函数参数构建区间二型模糊模型处理分割决策的不确定性;以训练样本在所有类别中的一型模糊隶属度及上、下隶属度为输入,建立模糊神经网络模型并融入像素邻域关系作为模糊决策。采用文中算法、FCM方法、HMRF-FCM及区间二型模糊神经网络方法分别对合成影像及真实高分辨遥感影像进行分割,定性与定量的对比分析验证了文中算法具有更高的分割精度。; 王春艳徐爱功姜勇赵雪梅; 关键词：高分辨率影像分割模糊神经网络

结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割被引量：7: 2016年; 为了解决传统模糊聚类图像分割方法对噪声敏感及无法自动准确确定聚类数的问题,提出结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割方法。利用Voronoi划分将图像域划分为若干子区域,以划分子区域为基本单元定义基于隐马尔科夫随机场(HMRF)模型的模糊聚类目标函数,以解决噪声敏感问题;通过迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)中聚类分裂、合并技术改变聚类数,以实现聚类数的自动确定。对模拟、合成图像和真实图像分割结果的定性、定量分析表明:提出算法不仅可以有效克服噪声和像素异常值对分割结果的影响,而且还能自动准确确定聚类数,实现自动变类图像分割。; 赵泉华李晓丽赵雪梅李玉; 关键词：VORONOI划分模糊聚类图像分割

基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类高分辨率遥感影像分割算法被引量：21: 2016年; 本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法.该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL(Kullback-Lerbler)信息中,在目标函数的定义中,KL信息作为规则化项,其系数表示算法的模糊程度.在基于高斯模型的后验概率中,像素相关性被定义在空间和谱间,并用该概率的负对数值表征像素点到聚类中心的非相似性测度.通过对合成遥感影像和高分辨率遥感影像进行分割实验,证明了算法的有效性和普适性.; 赵雪梅李玉赵泉华; 关键词：遥感影像分割高斯模型模糊C均值算法

基于像素光谱特征差异的可变类谱聚类Sentinel-1影像分割: 本文提出了一种基于像素光谱特征差异的可变类谱聚类Sentinel-1影像分割方法。该算法结合不同像素光谱特征差异定义像素间相似度，据此构建权值矩阵建模影像图模型;在图模型的基础上特征分解权值矩阵，获取依降序排列的特征值及...; 袁永华李玉赵雪梅; 关键词：谱聚类

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