活動輪廓模型的高光譜遙感影像分割研究.pdf

1、分類號：學(xué)校代碼：10165密級：學(xué)號：201111227碩士學(xué)位論文碩士學(xué)位論文活動輪廓模型的高光譜遙感影像分割研究2014年06月作者姓名：周夏學(xué)科、專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論研究方向：智能遙感技術(shù)導(dǎo)師姓名：王相海教授遼寧師范大學(xué)碩士學(xué)位論文I摘要高光譜遙感技術(shù)是繼黑白、彩色成像及多光譜遙感技術(shù)之后發(fā)展而成的一門新興技術(shù)，已經(jīng)在氣象、環(huán)境、農(nóng)林等諸多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。高光譜遙感影像分割技術(shù)作為高光譜遙感影像處理分析的基礎(chǔ)顯得非常重要。

2、本文通過總結(jié)現(xiàn)有的高光譜遙感影像分割技術(shù)，分析高光譜遙感影像的成像原理、數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及在高光譜遙感影像處理中常用到的理論和方法，并深入研究活動輪廓模型的相關(guān)理論知識和數(shù)值計(jì)算方法，提出了基于活動輪廓模型的高光譜遙感影像分割方法。具體工作主要體現(xiàn)在以下兩個方面：1.基于波段選擇的高光譜遙感影像的矢量CV模型分割。首先選出高光譜遙感影像中目標(biāo)與背景對比度較大的波段，并通過計(jì)算波段相關(guān)系數(shù)，去除其中的冗余信息形成新的波段組合，進(jìn)而根據(jù)所確定的波

3、段組合構(gòu)建高光譜遙感影像矢量矩陣；在此基礎(chǔ)上，構(gòu)造基于該矢量矩陣的高光譜遙感影像矢量CV模型。模型中通過引入基于梯度的邊緣引導(dǎo)函數(shù)，在保留傳統(tǒng)CV模型基于區(qū)域信息進(jìn)行影像分割的基礎(chǔ)上，利用影像的邊緣細(xì)節(jié)信息，增強(qiáng)了模型在異質(zhì)區(qū)域和復(fù)雜背景情況下對目標(biāo)邊緣的捕捉能力，提高了對高光譜遙感影像的分割精度和速度。最后利用Hyperion影像進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果和傳統(tǒng)CV模型和相關(guān)方法進(jìn)行了對比，驗(yàn)證了本文方法的有效性。2.光譜角約束的高光

4、譜遙感影像分割活動輪廓模型。采用光譜角作為測度指標(biāo)度量像元間的光譜相似性，并根據(jù)類別可分性原則選出適應(yīng)分割的最優(yōu)波段，在此基礎(chǔ)上，提出基于光譜角約束函數(shù)的高光譜遙感影像分割活動輪廓模型，將原本應(yīng)用于二維影像的分割方法擴(kuò)展應(yīng)用到多維高光譜遙感影像。使得模型在分割過程中，綜合利用了高光譜遙感影像的空間信息和光譜信息，減少了因空間分辨率不足、目標(biāo)邊緣模糊、異質(zhì)區(qū)域等對分割結(jié)果造成的影響。最后，利用WdView和Hyperion數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)