基于DMN的高光谱图像分割方法研究
基于图像分割与深度学习的高光谱图像分类方法
基于图像分割与深度学习的高光谱图像分类方法基于图像分割与深度学习的高光谱图像分类方法摘要：高光谱图像拥有丰富的光谱信息，广泛应用于农业、地质等领域，因其数据维度高、需要大量领域专业知识等特点，高光谱图像分类一直是一个具有挑战性的问题。
本文提出了一种基于图像分割与深度学习的高光谱图像分类方法。
首先，通过图像分割算法将高光谱图像分割为多个感兴趣区域（ROI）；然后，利用深度学习网络对每个ROI进行特征提取和分类。
实验结果表明，该方法能够有效地提高高光谱图像分类的准确性和鲁棒性。
1. 引言高光谱图像是一种在光谱范围内采集大量连续光谱的图像。
相比于传统的彩色图像，高光谱图像具有更丰富的光谱信息，能够提供更多的细节和材料特征。
因此，高光谱图像在农业、地质勘探、环境监测等领域有着广泛的应用。
其中，高光谱图像的分类是一个重要的问题。
准确地分类高光谱图像可以帮助人们更好地理解地物的光谱特性，为决策提供更多的参考依据。
2. 相关工作在过去的几十年里，许多研究者尝试过各种各样的高光谱图像分类方法。
其中，一些常用的方法包括传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
然而，由于高光谱图像数据的维度高、数据量大的特点，传统的机器学习方法在处理高光谱图像分类问题时往往存在一定的限制。
近年来，深度学习技术的快速发展为高光谱图像分类带来了新的机会。
深度学习通过多层次的神经网络来学习特征，具有强大的模式识别能力。
然而，高光谱图像的分类任务具有以下挑战：首先，由于高光谱图像具有大量的波段，数据维度非常高，大大增加了特征提取和分类的难度；其次，高光谱图像中的地物类别众多，存在类别之间相似度高的情况，对分类算法的鲁棒性提出了更高的要求。
3. 方法3.1 图像分割在本方法中，我们首先使用图像分割算法将高光谱图像分割成多个感兴趣区域（ROI）。
感兴趣区域是指图像中具有类似颜色、纹理或其他特征的像素集合。
高光谱图像地物分类和分割方法研究的开题报告
高光谱图像地物分类和分割方法研究的开题报告一、研究背景高光谱遥感技术是遥感技术中的一种新型技术，它可以对地表的物质成分进行精细化的探测。
高光谱图像具有较高的光谱分辨率，能够获取到地物的大量光谱信息。
因此，高光谱图像在地物分类和分割领域有着广泛的应用，例如：城市规划、土地利用、农业生产等。
高光谱遥感图像的分类和分割是高光谱图像处理的重要研究领域，可以通过对图像进行预处理、特征提取和分类方法等方面的优化，提高高光谱图像分类和分割的精度和效率，在实际应用中起到重要的作用。
二、研究内容1. 高光谱图像的预处理对高光谱图像进行预处理，包括了噪声去除、波段选择、数据降维等一系列工作。
其中，波段选择是预处理中的一个重要步骤，可以针对不同的分类和分割对象，选择合适的波段进行分类和分割。
2. 高光谱图像的特征提取特征提取是高光谱图像分类和分割的关键步骤，通常包括了光谱特征和空间特征两个方面。
光谱特征是指通过对不同波段的光谱响应值进行分析和提取，得到具有代表性的特征向量。
空间特征是指通过对图像进行空间分析和处理，提取出与地物分布、形状等相关的特征。
3. 高光谱图像的分类方法分类方法是高光谱图像分类和分割中的核心步骤，通常包括了基于像素的方法、基于目标的方法以及基于深度学习的方法。
目前，基于深度学习的方法在高光谱图像分类和分割领域表现出了较好的效果，成为研究热点之一。
4. 高光谱图像的分割方法高光谱图像分割是指将图像中的像素分成不同的地物分类，通常包括了基于区域的方法、基于像素的方法以及基于深度学习的方法。
其中，基于深度学习的方法表现出了较好的效果，成为研究热点之一。
三、研究意义高光谱图像分类和分割是遥感图像领域的重要研究方向，对于研究地表的物质成分、精准农业、城市规划等领域具有重要的应用价值。
本研究旨在探究高光谱图像分类和分割的关键技术，为高光谱图像的精准应用提供技术支持和理论指导。
四、研究方法本研究将采用实验研究和理论分析相结合的方式，通过对高光谱图像分类和分割方法的分析、实验验证，提出新的高光谱图像分类和分割方法，提高高光谱图像分类和分割的精度和效率。
基于超像素聚类的图像分割方法研究的开题报告
基于超像素聚类的图像分割方法研究的开题报告一、研究背景及意义图像分割是指将数字图像中的像素划分为若干个区域，每个区域内具有相似的颜色、纹理、亮度等特征。
图像分割技术一般用于计算机视觉、图像处理、计算机图形学等领域，常见的应用包括目标识别、人脸识别、医学影像处理等。
传统的图像分割方法主要基于阈值、边缘检测等技术，但这些方法有的会受到噪声、光照变化等因素的影响，导致分割效果不理想。
近年来，基于超像素聚类的图像分割方法得到了广泛关注，其主要原理是将原始图像按照相似程度分成若干个超像素，然后对超像素进行聚类得到分割结果。
该方法通过减少像素数量，提高图像分析效率，且分割结果较为准确，被广泛应用于各种图像处理和计算机视觉任务中。
二、研究内容和目标本研究的主要内容是基于超像素聚类的图像分割方法，旨在提高图像分割的效率和准确性。
具体研究目标包括：1. 分析超像素聚类算法的原理和特点，了解该方法在图像分割中的优势和限制。
2. 探究图像聚类算法，包括K-means聚类、谱聚类等，以及如何将聚类算法应用于超像素分割中。
3. 实现基于超像素聚类的图像分割算法，尝试采用不同的聚类算法，并比较分割结果和效率。
4. 针对超像素图像分割方法的局限性，探索一些改进方案，例如加入先验知识、深度学习等技术，以期提高分割效果。
5. 对比分析本算法与其他经典的图像分割算法，评估其优劣，并给出改进建议和未来研究方向。
三、研究方法和步骤1.调查和收集超像素聚类算法在图像分割领域的最新进展和应用案例，包括相关的研究论文、文献、代码等。
2.对比分析不同的超像素聚类算法，并选择一种或多种较为适合的算法作为研究模型。
3.运用Python编程语言实现目标算法，并编写测试程序对其性能进行验证和评估。
4.对比研究其他主流的图像分割方法，并评估各种方法的优缺点，提出改进措施。
5.根据对比实验结果和反馈，进行算法优化和改进。
四、预期成果1.完整的基于超像素聚类的图像分割算法程序。
基于深度学习的高光谱图像分类算法研究
基于深度学习的高光谱图像分类算法研究随着科技的不断发展，高光谱技术已逐渐成为一个备受关注且应用广泛的领域。
在这个领域中，高光谱图像分类是一个热门话题，因为它是实现农业、矿产、地球物理学等领域获得更加精确数据的必备工具。
而现在，随着深度学习技术的进步，更加高效、准确的高光谱图像分类算法也应运而生，为高光谱技术的发展提供了更加坚实的基础。
首先，深度学习算法的出现为高光谱图像分类提供了重要的手段。
传统的图像分类方法一般采用浅层的分类器，如支持向量机和决策树等，但是这些方法的准确度相对较低，尤其是对于高光谱图像分类这种需要高精度的任务来说，其表现更是不尽如人意。
相对而言，深度学习算法通过建立多层神经网络进行输入特征的学习，有效克服了传统方法的不足之处。
这种算法可以自动抽取高光谱图像中的特征，并通过训练得到更好的分类准确度。
因此，深度学习技术的运用可以大大提高高光谱图像分类的效率和准确度。
其次，深度学习算法在高光谱图像分类中的应用也变得越来越广泛。
其中，卷积神经网络（CNN）是一种常见的深度学习算法，在高光谱图像分类中得到了广泛的应用。
与其它算法不同的是，卷积神经网络可以通过多层卷积和池化操作来扩展输入数据的表示，进而提高分类准确度。
基于卷积神经网络的深度学习算法彰显出了在高光谱数据处理中的优势，能够有效地捕捉数据中的特征，同时将复杂的数据结构转换为高度压缩、无噪点的特征向量。
然而，与传统方法相比，深度学习算法的优势并不完全相同。
虽然深度学习算法能够获得更优秀的分类准确度，但是它的计算复杂度更高，需要更高的计算资源和数据量支持，这也是值得研究的问题。
除此之外，深度学习算法在高光谱图像分类中的研究还需要进一步关注与探究。
例如，如何优化模型结构和参数设置，进一步提高分类准确度？如何适应不同的数据样本和分类需求，实现高效地图像分类？如何通过深度学习算法实现图像数据的可视化与交互等需求？这些问题也需要在深度学习技术领域作出进一步的研究和探索。
高光谱遥感图像分割方法研究与比较评估
高光谱遥感图像分割方法研究与比较评估摘要：高光谱遥感图像的分割是一项重要的研究领域，它在环境监测、农业管理、城市规划等各个领域有着广泛的应用。
本文对高光谱遥感图像分割方法进行了综述和比较评估，包括基于像素、基于区域和基于深度学习的方法。
通过对比各种方法在不同图像数据集上的分割效果和计算效率，可以为高光谱遥感图像分割的选择提供参考依据。
1. 介绍高光谱遥感图像是一种能够提供丰富光谱信息的遥感图像，它包含了大量的光谱波段，可以提供比传统彩色图像更详细的信息。
高光谱遥感图像的分割是将图像中的不同目标或区域进行划分和分类的过程，在遥感图像处理中具有重要的应用价值。
近年来，随着高光谱遥感技术的发展，各种分割方法也得到了广泛的研究和应用。
2. 高光谱遥感图像分割方法2.1 基于像素的方法基于像素的方法是最常见和最基础的高光谱遥感图像分割方法。
这种方法将每个像素点视为一个独立的样本，并根据像素的光谱特征进行分类。
常见的基于像素的分割方法包括阈值分割、K-means聚类和支持向量机等。
这些方法简单、快速，但在处理具有复杂空间结构的高光谱图像时效果较差。
2.2 基于区域的方法基于区域的方法将高光谱图像划分为一系列连续的区域，然后利用区域间的相似性进行分类。
这种方法能够克服基于像素的方法处理复杂空间结构的局限性，但对区域边界的准确性要求较高。
常见的基于区域的分割方法包括区域生长、区域合并和图割方法等。
2.3 基于深度学习的方法深度学习在图像分割领域取得了显著的成果，对于高光谱遥感图像分割同样适用。
基于深度学习的方法通过神经网络实现对高光谱图像的特征学习和分类识别。
常见的基于深度学习的分割方法包括卷积神经网络（CNN）和全卷积神经网络（FCN）等。
这些方法具有较高的分割精度，但计算复杂度较高。
3. 比较评估为了更好地选择合适的高光谱遥感图像分割方法，本文在多个常用的数据集上对不同方法进行了比较评估。
首先，我们选择了一组高光谱遥感图像数据，包括不同地物类别和复杂的空间分布。
基于高光谱图像的图像分割技术研究
基于高光谱图像的图像分割技术研究第一章：绪论随着计算机技术的不断发展，图像处理技术得到了快速的发展，图像分割是其中一个重要的研究领域。
高光谱图像的出现为图像分割研究提供了更多的方法和思路。
高光谱图像是指将可见光谱范围内的各个波长点上的光辐射数据编码成图像几何坐标位置和波长位置双坐标二维图像的数据。
本文将着重讨论基于高光谱图像的图像分割技术研究。
第二章：高光谱图像的优点2.1 高光谱图像可以获取更完整的信息传统的彩色数字影像仅仅依靠通过不同光谱波段之间的灰度度差来区分物质，而在实际环境中，由于所研究的物质的光谱特性非常复杂，因此仅凭借只包含三种光谱波段的沟通数字影像的信息往往是不够的。
而高光谱图像不但包含了高维信息，而且光谱波段数量相对于传统的彩色数字影像要多得多，这有助于更准确地识别物体。
2.2 高光谱图像可提高图像分割的精度高光谱图像包含了大量光谱波段的数据，这些波段数可能超过100，相比传统的RGB图像，它的分辨率更高，精度更高，因此高光谱图像的图像分割精度可以更高。
同时，高光谱图像还具有极强的光谱信息，这使得高光谱图像能够对不同光谱波段的数据进行有效的分析，因而能够更加精确地区分不同的物体和景物。
第三章：高光谱图像的处理方法3.1 基于像素的方法基于像素的方法是一种将高光谱图像数据分割为多个像素的方法，根据像素的光谱特性和空间位置对像素进行分割，以达到区分不同特性的物体和景物的目的。
一般来说，基于像素的高光谱图像分割主要分为两种方法，即基于光谱聚类和基于波段选择。
3.2 基于区域的方法基于区域的方法是一种将高光谱图像分割为多个区域的方法，通过对图像不同区域的相似性进行度量与分析，来为区域分配相应的标签和彩色。
基于区域的方法对光谱和空间信息的整体处理与分析具有很好的特性，在向量处理技术和聚类分析方法的基础上实现高光谱图像的划分，但需要考虑接受方的可读性，需要将处理后的过程转化为可视化的结果呈现出来。
基于深度学习的高光谱图像超分辨处理方法研究
基于深度学习的高光谱图像超分辨处理方法研究基于深度学习的高光谱图像超分辨处理方法研究摘要：随着科学技术的不断进步，高光谱图像在农业、地质、环境监测等领域得到了广泛的应用。
由于高光谱图像的采集设备限制和数据传输带宽等原因，导致图像分辨率较低，影响了相关领域的精细分析和实际应用。
因此，本文针对高光谱图像超分辨处理问题展开研究，并采用深度学习方法来提高图像分辨率。
1. 引言高光谱图像是一种多光谱信息的组合，其在各个波段上具有很高的光谱分辨率。
然而，由于设备硬件条件和数据传输带宽的限制，高光谱图像的分辨率较低，导致无法满足实际应用需求。
因此，提高高光谱图像的分辨率成为一个重要的研究方向。
2. 相关研究目前，关于高光谱图像超分辨处理的方法有很多，包括传统方法和基于深度学习的方法。
传统方法通常采用插值、支持向量回归等算法进行处理，虽然能够提高图像的分辨率，但受到模型的限制，其效果仍然不够理想。
而基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）等，可以学习到更多的高光谱图像特征，具有更好的超分辨处理效果。
3. 基于深度学习的高光谱图像超分辨处理方法3.1 数据预处理由于高光谱图像本身具有很高的光谱分辨率，因此，在进行超分辨处理之前，需要对原始数据进行降维操作，以减少计算量和模型复杂度。
3.2 CNN网络设计本文采用了一种基于卷积神经网络的超分辨处理方法。
该方法主要分为两个步骤：低分辨率图像的特征提取和高分辨率图像的重建。
在低分辨率图像的特征提取阶段，使用多层卷积进行特征学习，通过卷积、池化和激活函数等操作提取图像的高层次特征。
在高分辨率图像的重建阶段，利用反卷积等操作将低分辨率特征图恢复到高分辨率图像。
3.3 损失函数设计为了减小超分辨处理过程中的信息损失，同时保持图像的细节和真实性，本文采用了结构相似性损失函数（SSIM）和均方误差损失函数（MSE）。
通过适当的权重调整和网络训练，使得模型能够更好地学习到高光谱图像的特征。
基于深度学习的高光谱图像分类研究
基于深度学习的高光谱图像分类研究近年来，深度学习技术的发展给许多领域带来了重大的改变和进步，其中高光谱图像分类技术也受益于这一进展。
高光谱图像是现代遥感技术的重要产品之一，这种图像可以提供地面物体的光谱信息，具有很好的应用前景。
由于高光谱图像具有组成复杂、数据量大的特点，它们的分类一直是研究人员关注的重点之一。
在传统的高光谱图像分类方法中，主要使用基于统计模型的方法，如最小距离分类法、支持向量机(SVM)分类法等。
这些方法主要是通过对数据分布的建模来进行分类，但是它们并没有考虑到局部信息和深层次特征之间的关系，因此在面对复杂的高光谱图像分类任务时，这些方法的性能会受到限制。
与此相反，基于深度学习的高光谱图像分类方法可以自动地学习复杂的特征表示，特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在高光谱图像分类中的应用受到广泛的关注。
CNN 结合卷积层、池化层和全连接层组成，使用反向传播来自动学习特征表示和分类模型。
卷积层可以提取局部特征，池化层可以缩小数据的空间尺寸，全连接层可以进行最终的分类。
在进行高光谱图像分类时，通常需要进行数据预处理。
数据预处理可以提高分类的精度和效率。
通常的处理步骤包括: 消除噪声、去除无用的波段、增强图像的对比度等。
这些预处理步骤可以降低数据维度，提高分类的效率。
还有一个重要的问题是如何选择网络架构。
对于卷积神经网络，常见的网络架构包括AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等。
这些网络均具有深度和宽度两个维度，通过复杂的网络结构实现数据特征的精细化提取。
然而，在选择网络架构时，需要根据实际任务需求进行调整。
例如，如果需要解决单一目标分类任务，可以采用较浅的网络结构；如果需要解决多目标分类任务，可以采用更深的网络结构。
除了选择合适的网络结构，还需要考虑如何对网络进行训练。
在深度学习中，对数据的标注是非常关键的。
通常，可以使用监督学习和半监督学习两种方法进行分类。
基于数字表面模型辅助的高光谱图像本征分解方法[发明专利]
![基于数字表面模型辅助的高光谱图像本征分解方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/f06946b6dc88d0d233d4b14e852458fb770b38f5.png)
专利名称：基于数字表面模型辅助的高光谱图像本征分解方法专利类型：发明专利
发明人：谷延锋,金旭东
申请号：CN202110733040.7
申请日：20210629
公开号：CN113408635B
公开日：
20220308
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：基于数字表面模型辅助的高光谱图像本征分解方法，属于高光谱图像融合处理技术领域，本发明为解决现有高光谱图像本征分解精度低的问题。
它包括：输入高光谱图像和数字表面模型数据，计算获得几何分量；计算获得局部先验矩阵；计算获得非局部先验矩阵；根据几何分量、局部先验矩阵和非局部先验矩阵进行本征分解，输出高光谱反射率和环境光照。
本发明用于高光谱图像的本征分解。
申请人：哈尔滨工业大学
地址：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
国籍：CN
代理机构：哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司
代理人：岳昕
更多信息请下载全文后查看。
基于深度卷积的多尺度高光谱图像分类方法研究
基于深度卷积的多尺度高光谱图像分类方法研究基于深度卷积的多尺度高光谱图像分类方法研究摘要：高光谱图像分类在许多领域中都具有重要应用价值，然而，其复杂的特征表示和数据处理要求给分类任务带来了挑战。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于深度卷积的多尺度高光谱图像分类方法。
首先，我们将高光谱图像分解为多个尺度的子图像，然后对每个子图像进行卷积操作，提取其局部特征。
接着，我们将不同尺度的子图像的特征进行融合，得到一个综合的特征表示。
最后，基于深度卷积神经网络模型对融合后的特征进行分类。
实验结果表明，所提出的方法在高光谱图像分类任务中取得了显著的性能提升。
1. 引言高光谱图像是指在多个连续波段上获取的图像，其包含了丰富的光谱信息。
由于高光谱图像能够提供更加细致的光谱信息，因此在农业、环境监测、遥感等领域具有广泛的应用前景。
高光谱图像分类是其中一个重要的任务，其目的是将高光谱图像中的每个像素点分配到预定义的类别中。
然而，由于高光谱图像的数据维度较高，特征表示复杂，分类难度大，因此高光谱图像分类一直是一个具有挑战性的问题。
2. 相关工作传统的高光谱图像分类方法主要采用特征提取和分类器设计两个步骤。
在特征提取过程中，常用的方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等，这些方法能够对高光谱图像进行降维和特征提取。
在分类器设计过程中，常用的方法包括支持向量机(SVM)、随机森林等，这些方法能够对提取的特征进行分类。
然而，传统方法往往不能很好地提取高光谱图像的复杂特征，导致分类性能不理想。
3. 方法介绍为了改善传统方法的不足，本文提出了一种基于深度卷积的多尺度高光谱图像分类方法。
具体步骤如下：3.1 高光谱图像分解首先，我们将输入的高光谱图像分解为多个尺度的子图像。
利用小波分解或者拉普拉斯金字塔等方法，可以将图像分解为不同尺度的子图像，每个子图像含有不同尺度上的局部信息。
3.2 局部特征提取针对每个尺度的子图像，我们使用卷积操作提取其局部特征。
基于深度学习的高光谱图像分类的研究
基于深度学习的高光谱图像分类的研究摘要:高光谱图像分类一直是遥感领域的研究热点。
由于高精度光谱特征的遥感对象图像富含深层次特征的光谱信息和空间信息,以及待捕捉特征的光谱信息与高精度光谱遥感数据采集对象之间的非线性空间关系,这些传统分类方法无法对特征进行准确分类,如何利用这些光谱信息对深层次特征进行准确分类识别,如何准确提取地物的深层特征并使其更容易分类,是高精度光谱遥感图像特征分类领域下一步技术研究的热点。
目前,卷积神经网络模型作为工业深度学习的主要技术模型,已经发展成为工业图像分析处理的重要技术应用。
深度机器学习特征方法系统作为一种强大的特征提取器,广泛应用于高精度光谱度的图像特征分类和分析任务。
如何针对具体问题搭建网络,也是深度学习的研究内容之一。
关键词:高光谱图像分类;深度学习;特征提取引言:随着我国现代科学技术的不断创新,高光谱遥感技术已经作为一门具有综合性质的科学技术,进入了一个新的发展阶段。
高精度光谱曲线图像的每个曲线像素分别对应不同的线性光谱反射曲线,因此人们经常需要利用高精度光谱曲线图像的这一曲线特征,即是高光谱的线性反射曲线特征,来帮助识别地球上的其他物体。
遥感仪器可以收集空间和光谱数据。
一般我们把这种数据称为高光谱图像。
高光谱图像的一个突出技术特点也就是"图谱合一",可以用来更好地区分许多不同类型的地面信息。
与多精度衍射光谱图像相比,高精度衍射光谱图像衍射对象图像可以具有更高的衍射图像光谱分辨率,显示出更大的研究价值。
高光谱遥感图像富含大量关于地球表面特征的信息,并且特征明显,已经有越来越多的人开始关注高光谱图像的研究。
一、高光谱图像的分类现状随着高光谱遥感技术的快速进步发展,高功率光谱的分析获取已经变得更加容易,这也就使得高光谱图像数据分析技术成为一项很好的有发展前途的科学技术,并被应用于包括农业、环境监测、军事侦察等在内的许多实际领域。
高光谱图像数据通常在同一空间区域包含数百个光谱波段,为识别不同种类的地物提供了有价值的信息。
基于DMN的跨模态目标实例分割方法
基于DMN的跨模态目标实例分割方法
熊珺瑶;宋振峰;王蓉
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2022(58)20
【摘要】在DMN的基础上提出一种跨模态目标实例分割方法,旨在结合自然语言表达,利用不同模态信息从图像中分割所描述对象。
在视觉特征提取网络DPN92中引入CBAM注意力机制,关注空间和通道上的有用信息;将BN层替换为联合BN 和FRN的正则化,减少批次量和通道数对提取特征网络性能的影响,提高网络的泛化能力;在三个通用数据集ReferIt、GRef和UNC上进行仿真实验。
实验结果显示,提出的引入CBAM注意力机制和联合正则化改进模型在mIou评价指标上,ReferIt 和GRef上分别提升了1.85和0.52个百分点,在UNC三个验证集上分别提升了1.98、2.22和2.75个百分点。
表明改进模型在预测准确度方面优于已有模型。
【总页数】7页(P117-123)
【作者】熊珺瑶;宋振峰;王蓉
【作者单位】中国人民公安大学信息与网络安全学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于DMN的高光谱图像分割方法研究
2.基于实例分割的目标三维位置估计方法
3.基于跨模态空间匹配的多模态肺部肿块分割网络
4.基于目标轮廓的实例分割方法
5.基于自注意力模态融合网络的跨模态行人再识别方法研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
高光谱图像分割研究的开题报告
高光谱图像分割研究的开题报告【开题报告】一、选题背景高光谱成像技术是一种将光谱和空间信息结合的无损成像技术，它不仅可以提供高精度的光谱信息，还可以提供具有高空间分辨率的图像信息。
在遥感、医学、生物学等领域，高光谱图像在物体识别、分类、定量分析等方面具有广泛应用。
然而，高光谱图像中的光谱信息和空间信息存在于不同的维度，并且这些信息之间存在着复杂的关系，从而使得高光谱图像的分割成为一项具有挑战性的任务。
因此，高光谱图像分割成为了高光谱成像技术研究领域中的热点问题。
二、研究目的和意义高光谱图像分割是高光谱成像技术中的重要研究问题之一。
准确地分割高光谱图像对于进行物体识别、分类、监测等具有重要意义的任务具有关键作用。
现有的高光谱图像分割算法存在一些问题，如分割精度低、时间复杂度高等，因而有必要对高光谱图像分割算法进行研究和探索。
本研究旨在设计一种高效、准确的高光谱图像分割算法，提高高光谱图像分割的精度和效率，为高光谱成像技术的研究和应用提供支持。
三、研究内容和方法本研究将围绕高光谱图像分割展开，主要研究内容包括：1、高光谱图像分割算法设计与优化；2、基于深度学习的高光谱图像分割方法；3、高光谱图像分割实验验证与分析。
研究方法将包括文献调研、算法设计、实验验证等多种方法，其中重点是基于深度学习的高光谱图像分割方法的设计和实现。
具体实验将基于公开的高光谱数据集进行，对结果进行定量分析和比较。
四、研究进度安排本研究计划分为以下阶段：1、熟悉高光谱成像技术和高光谱图像分割相关理论，进行文献调研；2、设计高效、准确的高光谱图像分割算法，并进行优化；3、基于深度学习的高光谱图像分割算法实现；4、在公开的高光谱数据集上进行实验，并对结果进行分析和比较；5、完成毕业论文撰写和答辩。
五、预期成果和创新点本研究旨在设计一种高效、准确的高光谱图像分割算法，预计可以取得以下成果：1、设计出一种高精度、高效的高光谱图像分割算法，并在实验中验证其有效性；2、基于深度学习的高光谱图像分割算法，具有较强的普适性和鲁棒性，可以应用于多种高光谱成像应用场景；3、本研究设计的高光谱图像分割算法具有一定的创新性，并在高光谱成像领域具有一定的应用前景。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
示像元在第 i个波段上的反射率 ,α为光谱角 。在
具体的计算中并不需要求出实际角度 , 采用光谱角
余弦作为判据即可 ,同类像元光谱角余弦较大 ,接近
于 1,而不同类像元的光谱角余弦性 , 光 谱 角 制 图 模 型 SAM ( spectral angle
1 引 言
高光谱 (Hyper2spectral)遥感图像光谱特征的提 取和利用是制约高光谱图像应用的瓶颈 [ 1 ] 。地物 对象的空间特征和光谱特征分散在几十到上百个波 段 (图像 )之中 ,其中包括对地物相似性特征的描述 数据 (例如 ,光谱角 ) 。高光谱信息的充分性和冗余 性是共存的 ,必须在图像处理之前通过降维来提取 主要信息以减少波段 (图像 )的数量 ,实现高光谱图 像数据的特征提取和信息压缩 [ 2 ] 。文献 [ 1 ]提出的 高光谱遥感数据光谱特征的三层体系较全面的概括 了光谱特征的主要方面 ,但是它没有涉及这些特征 的表示问题以及高光谱遥感数据的空间特征与光谱 特征的联合与应用方法等研究 。本文利用像元的光 谱角 ( SA )相似性特征的空间分布 ,基于马尔科夫网 (Decomposable M arkov Network, DMN )理论与方法 , 对这种空间分布的统计概率生成 DMN ,以此网络为 证据 (实质就是概率神经网络 )对高光谱图像进行 分割 。该方法综合了高光谱图像的光谱特征 ( 63个 波段的光谱特征 )和各相似像素的空间位置分布特 征 (像素在水平和垂直方向的分布 )以及光谱角值
为对高光谱遥感图像进行有效分割以及文献 [ 1, 14 ]的分析结论 ,本文选择采用光谱角度量作为 高光谱数据的光谱相似性度量方式 。
光谱角是指在光谱空间上光谱向量所形成的夹 角 ,其算式如下 :
图 2 采样位置与其对应的光谱特征曲线 Fig. 2 The spectral feature curves relevant to
第 5期
曹建农等 :基于 DMN的高光谱图像分割方法研究
597
一种 ) ,将其固定后用于图像分割 。 马尔科夫网的概念对图像处理具有重要意义 。
但是 ,文献 [ 9 ]等对 DMN 的严格定义并不完全适用 于图像分析处理和图像模式识别问题 [ 13 ] 。我们的 目的是为图像分割提供证据 ,所以 ,我们认为 (或定 义 ) DMN 为 :一个具有概率相邻关系的变量分布的 图结构和相应的迹度量参数矩阵 ,形式上依然表示 为 (G, P) ,此处的 G 与文献 [ 9 ]相同 , 而 P 与文献 [ 9 ]既有区别又有联系 。从模式识别的角度看 , 马 尔科夫网主要用于识别过程中证据的获取 , 特别是 获取某种属性的统计近邻关系 。
的统计特征 (光谱角值的统计分布 ) 。 图像分割的研究历史比较长 [ 3—5 ] ,但是利用高
光谱特征进行图像分割的研究不多见 ,特别是利用 DMN 方法将光谱角余弦 ( SAC)值的空间特征分布 与 SAC值的统计特征的概率近邻关系 (DMN )联合 处理应该是一种全新的尝试 ,实验表明该方法是有 效的 。
学模型描述如下 : 从图像左上角向图像右下角滑动计算 SAC值 。
计算每一个中心像元 ( i, j)与其相邻的垂直 (下方 ) 和水平 (右方 )空间位置处像元的 SAC,并将 SAC值 分别记录于该计算单元的中心像元的垂直 (下方 )
( i + 1, j) 、水平 (右方 ) ( i, j + 1)位置处 ,由此生成光 谱角余弦矩阵 ( SACM ) 。 SACM 由图像中 ( i + 1, j) 和 ( i, j + 1)位置处的光谱角值共同构成 。计算单元 形式如图 1 ( b) 。
(1. 武汉大学 遥感信息工程学院 ,武汉 430079; 2. 西安建筑科技大学 建筑学院 ,西安 710054;
3. 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室 ,武汉 430079)
摘 要 : 简述高光谱遥感光谱特征体系 (包括光谱曲线特征 、光谱变换特征和光谱度量特征 3个层面 ) 。研 究马尔科夫网的概念和方法 ,生成基于光谱角 ( SA )特征度量的 DMN ,并以 DMN 为证据对高光谱图像进行分 割 ;研究和实验表明基于 SA信息的马尔科夫网可以很好地综合高光谱数据空间特征与光谱特征间的关系 , 为进一步数据处理提供优化控制 (其实质是概率神经网络 ) 。最后提出未来应用和研究方向 。 关键词 : 马尔科夫网 (DMN ) ;高光谱遥感 ; SA (光谱角 ) ;最大后验概率 ;空间数据挖掘 中图分类号 : TP751 / P231. 5 文献标识码 : A
598
遥 感 学 报
第 9卷
mapp ing)的高光谱遥感信息分类 、聚类等都得到了 非常广泛的应用 [ 1 ] 。
3 DMN 生成原理
3. 1 迹度量 ( score m etr ic)
迹度量 ( score metric)实质就是可以最好表达变量 间差异性的数学模型 ,在人工智能中常用的迹度量 ( score metric ) 是 贝 叶 斯 度 量、描 述 长 度 度 量 (descrip tion length metrics) 、熵度量 (entropy) [15—17]等。
收稿日期 : 2004204205;修订日期 : 2004207213 基金项目 : 地理信息工程国家测绘局重点实验室基金 ( 1469990324233) ; 国家自然科学基金资助项目 ( 60175022) ;国家高科技发展计划 ( 863)项目资助 ( 2001AA135081) 。 作者简介 : 曹建农 (1963— ) ,男 ,副教授 ,毕业于原武汉测绘科技大学 航测系 航空摄影测量与遥感专业 ,获得工学学士学位 ;毕业于西 北大学 城市资源系 地图制图与遥感专业 ,获得理学硕士学位 ;现为武汉大学 遥感信息工程学院博士研究生 。主要研究方向为遥感图像分析 、 空间数据挖掘 。已发表论文近 12篇 。 E2mail: caojiannong@163. com。
可 分 解 DMN 的 学 习 源 自 于 概 率 网 络 ( Probabilistic Network, PN ) 的研究 ,特别是贝叶斯 网络 (B ayesian Netwo rk ) 的研究 [ 6—8 ] 。所谓概率网 络 ( PN )是指记录了依赖关系的特征图结构和记录 了依赖强度的量化概率分布的联合模型 [ 9 ] 。可分 解 DMN 是概率网络的一种 ,一般简称为马尔科夫 网。
samp ling location marks
N
co sα = A ·B =
∑A iB i
i =1
(1)
AB
N
N
∑ ∑ AiAi
B iB i
i =1
i =1
式中 , N 为波段数 , A = (A1 , A2 , …, AN )和 B = (B 1 ,
B 2 , …, BN )分别表示两个光谱向量 ,其元素 A i、B i 表
本文在对上述文献充分理解的基础上 ,结合高 光谱遥感图像分割的实际情况 ,选择 SAC值的最大 后验联合概率作为搜索网络的迹度量 。
复杂图像的分割方法包括 :自动多门限分割技 术 、循环分解法 、分块分割再合并方法等 [ 3 ] ,这些方 法都具有过程比较繁琐的缺点 ,特别是对直方图的 全程依赖使其自动化实现受到一定限制 ,对峰 、谷不 明显的图像这是极大的障碍 ;当光影对图像产生影 响时 ,一般图像分割几乎很难处理 ;而高光谱图像则 可以用光谱向量的统计方式消除光影等随机影响 , 本文所用的光谱角余弦就具有这样的作用 。另外 , 对近邻像素位置的光谱角余弦值的统计直方图一般 不具有明显的峰 、谷特征 (光谱角余弦矩阵空间相 当稀疏 ,见本节下文 ) ,以往的方法不好使用 。图像 分割的实质是在全局或局部中保留概率相对较大的 像素而合并概率相对较小的像素 (这种概率应该记 录了局部近邻特征 ) ,无论哪种方法 (自动多门限分 割技术 、循环分解法 、分块分割再合并方法 [ 3 ] )其实 质都是如此 ,我们的思想是以一种较为“鲁棒 ”的方 法来代替过于琐碎或精巧的各种处理过程和步骤 。
第 9卷 第 5期 2005年 9月
遥 感 学 报 JOURNAL O F REMO TE SEN S IN G
文章编号 : 100724619 (2005) 0520596208
Vol. 9, No. 5 Sep. , 2005
基于 DM N的高光谱图像分割方法研究
曹建农 1, 2 , 关泽群 1 , 李德仁 3
马尔科夫网的定义参见文献 [ 9—11 ] ,马尔科 夫网是对数据集的概率分布的图结构生成和度量投 影 ,事实上 ,像任何其它函数一样 ,概率分布能被多 种不同处理近似表示 [ 12 ] 。
目前 ,对图像数据“智能化 ”地处理大都带有 “图论的网络 ”色彩 。简单说 ,马尔科夫网是揭示数 据集内在 (概率 )联系的图论表达 。其实质是生成 一种网络图结构和相应的连接权参数 (神经网络的
图 1 原始图像及采样位置符号 Fig. 1 The original image and samp ling location marks
2 光谱相似性度量 ( SA )
高光谱遥感影像通常用一个空间 —光谱数据立 方体 ( spatial2spectral data cube) 表达 [ 1, 14 ] 。立方体 的每一层 (图像 )为一个波段 ,每一像元 (的空间位 置 )对应的各波段属性值都构成一个光谱向量 ,如 图 1 ( a)为原始图像 ( 4、3、2 波段组合 ) ,图 1 ( a)上 标出了不同空间像素位置的抽样符号 ,图 2 是相应 于图 1上不同符号所对应的光谱向量构成的光谱曲 线 ,通过对不同光谱向量 (曲线 )的分析 ,可以获得 对分割 、信息提取等有用的特征 。
光谱角余弦矩阵 ( SACM )记录了综合 63 个波 段的空间近邻正交位置的像素之间的光谱相似性 , SACM 空间相当稀疏 ,所有值都集中于角端 (接近于 1的一端 ) ,表明 SAC值揭示了像元近邻相似性 。