遙感影像處理課程總結.ppt

1、課程總結,面向對象的遙感影像分類,面向對象遙感影像分類系統(tǒng)功能,相關成果展示,原始圖像,相關成果展示,不同尺度分割結果,不同尺度分類結果,圖像代數(shù)運算,圖像復原,圖 像 復 原,定義,流程,方法,將降質的圖像以最大的保真度恢復圖像,弄清退化原因,建立退化模型,反向推演,恢復圖像,頻率復原,逆濾波,輻射校正,傳感器的靈敏度特性 太陽高度角及地形 大氣的影響,大氣粗略校正,圖像空間復原技術,幾何校正,粗校正,精校正,共線方程,多項式校正,像素坐標變換,灰度重采樣,間接法,直接法,分割技術兩種取向 知識驅動：自頂向下特定目標提取 先驗知識建立模型提取目標 數(shù)據(jù)驅動：自底向上影像對象分類 影像數(shù)據(jù)分割

2、無意義對象實體對象 分割技術發(fā)展中存在的矛盾 分割需求上 分割結果好、速度快 分割技術上 分割方法千差萬別，沒有統(tǒng)一的、廣泛適用的分割標準,圖像分割,基 于 灰 度 值 的 不 連 續(xù) 性,基 于 區(qū) 域 內 部 灰 度 相 似 性,邊界分割法,邊緣連接分割法,點、線、邊的檢測,對做過邊緣檢測的圖像進行,用于連接中斷的邊,閾值分割法,區(qū)域增長,區(qū)域分裂與合并,If f(x,y) T set 255 Else set 0,直方圖,P參數(shù)法,最大方差自動取值法,通過選擇閾值，找到灰度值相似的區(qū)域,先找到點、線（寬度為1）、邊（不定寬度） 再確定區(qū)域,各種梯度算子用于進行邊緣檢測 如Roberts/

3、Prewitt/Sobel/kirsch,Hough變換和廣義Hough變換 進行線的檢測,高通濾波器進行孤立點的檢測,確定區(qū)域的數(shù)目,選擇有意義的特征,確定相似性準則,單一型,質心型,混合型,基于四叉樹的思想不斷的進行分裂與合并， 直到不能有新的分裂與合并為止。,事先不了解區(qū)域的形狀和數(shù)目,圖像分割,區(qū)域A,區(qū)域B,種子像素,種子像素,區(qū)域生長,1）對圖像中灰度級不同的區(qū)域，均分為四個子區(qū)域,2）如果相鄰的子區(qū)域所有像素的灰度級相同，則將其合并 3）反復進行上兩步操作，直至不再有新的分裂與合并為止,分裂合并,閾值分割只考慮像元本身的灰度值，沒有考慮空間特征，對噪聲敏感。 邊緣檢測對噪聲敏感,

4、受起始點影響。 區(qū)域生長需人為確定種子點，對噪聲敏感，區(qū)域內可能有空洞。串行算法，當目標較大時，分割速度慢。 分裂合并算法較復雜，計算量大，分裂可能破壞區(qū)域邊界。,圖像分割,(1) 大多數(shù)分割方法還是針對中、低分辨率遙感影像或SAR影像而提出，對高分辨率影像具有很大的局限性； (2) 遙感影像主要是全色或單波段、多光譜的研究較少； (3) 分割算法的復雜度較大，時間效率較低 (4) 主要利用影像的光譜信息，很少利用空間上下文信息，對于空間信豐富的高分辨率影像是不適應的。 (5) 分割局限在單一尺度下，不能滿足不同地物的多尺度特性。,現(xiàn)有圖像分割存在問題,影像分析的不同主題都有其特定的空間尺度，

5、每一個主題都需要分割所生成的影像對象用最恰當?shù)某叨葋砻枋雠c傳遞影像的最佳信息，因此在影像分析中總是希望在適宜的尺度上進行。 多尺度分割中采用不同的分割尺度值生成不同尺度影像對象層，使得具有固定分辨率的影像數(shù)據(jù)可由不同尺度的數(shù)據(jù)結構組成，從而構建了一個與地表實體相似的層次等級結構，實現(xiàn)了原始象元信息在不同空間尺度間的傳遞，以適應特定的應用需要。,多尺度分割,多尺度分割,圖 像 特 征,良 好 特 征,可區(qū)分性 可靠性 獨立性 數(shù)量少,顏色特征,紋理特征,形狀特征,顏色直方圖,顏色矩,灰度共生矩陣,灰度梯度共生矩陣,圖像自相關函數(shù),分形紋理特征,歐拉數(shù),區(qū)域內部空間域分析,凸凹性,距離,區(qū)域測量,

6、面積,周長,圓形度,形狀復雜度,區(qū)域內部變換分析法,矩法,投影和截口,區(qū)域邊界的形狀特征描述,鏈碼,Hough變換,顏色分布前三階矩,特征提取 特征選擇,特征提取,圖 像 識 別,模板匹配,用計算機代替人去識別圖像和找出一幅圖像中人們感興趣的目標,用途,方法,定義,根據(jù)圖案與一幅圖像的各部分的相似度判斷其是否存在， 并求得對象物在圖像中位置的操作叫模板匹配,幾何變換中檢測對應點、圖像配準、立體影像分析、圖像中對象物檢測,模板和圖像重合部分的相似度或非相似度,高速模板匹配方法,基于圖案輪廓特征的高精度匹配,統(tǒng)計模式識別,定義,研究每一個模式的各種測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征，按照統(tǒng)計決策理論來進行分析,流程,方法,監(jiān)督分類,非監(jiān)督分類,根據(jù)預先已知類別訓練樣本,求出各類在特征空間分布,再分類,判別函數(shù),距離函數(shù),歐氏距離、絕對值距離、馬氏等,線性判