基于紋理信息的高分辨率無人機(jī)遙感圖像分割.pdf

1、雖然近年來高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)呈現(xiàn)急劇性增長，但日益增長的數(shù)據(jù)需求與落后的影像分析技術(shù)之間的矛盾卻越來越突出,造成的原因主要是落后的影像分析技術(shù)不能把原始的遙感影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為工程應(yīng)用中所需的數(shù)據(jù)。圖像分割是從圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟，在圖像工程中占有重要的地位。所以有必要對(duì)圖像分割相關(guān)的兩個(gè)方面進(jìn)行了一定的分析和改進(jìn)。
　　第一個(gè)方面是向?qū)ο笥跋穹指钏惴ǚ治龊透倪M(jìn)。在分析了面向?qū)ο蟮倪吘墮z測(cè)和區(qū)域增長法兩種面向?qū)ο笥跋穹指罘椒?/p>

2、的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)對(duì)區(qū)域增長法從兩個(gè)方面進(jìn)行了改進(jìn)：第一，設(shè)計(jì)了新的增長規(guī)則；第二，增加了異質(zhì)點(diǎn)去除環(huán)節(jié)。這樣使算法減少過分割現(xiàn)象并在抗噪聲方面也得到提升，最終使圖像分割質(zhì)量得到了有效的提升。
　　第二個(gè)方面是對(duì)紋理信息提取技術(shù)的研究。對(duì)比分析了Tamura紋理和灰度共生矩陣兩種紋理信息提取方法重點(diǎn)對(duì)灰度共生矩陣各參數(shù)對(duì)紋理特征的影響進(jìn)行深入的研究。為了使通過共生矩陣能得到更合理的紋理特征，首先對(duì)10種紋理特征間的相關(guān)性進(jìn)行分析，從而