遥感数字图像处理教程图像分割

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遥感数字图像处理第8章图像分割

腐蚀运算
目的：消除目标的边界点，用于消除无意义的小目标
(毛刺，小突起)
方法：
1.原点在集合Ｂ(结构元素)中
2.原点不在集合Ｂ(结构元素)中
腐蚀运算(erosion)
腐蚀运算(erosion)
A B x | ( B )x A .
对结构元素B作平移x，B全包含在A中时，
原点的集合就是计算结果
(1)直方图方法：直方图的谷底位置
最佳阈值的选择
(2)自适应阈值方法
A.将目标分割成大小固定的块
B.确定每一个块的目标峰值和背景峰值
C.第一次处理：对每一个块进行分割（边界阈值采用目标和背景峰值的中点） D.计算每一个块的目标灰度和背景灰度平均值 E.第二次处理：对每个块再次分割（边界阈值采用目标和背景灰度平均值的中值）
四连通八连通
工作流程
1.确定待分割对象
2.选择敏感波段
3.选择分割方法
4.对分割的结果进行矢量化
分割原理和方法
边界（边缘）方法：阈值分割技术，微分算子
边缘检测
假设：图像分割结果中的子区域在原来图像中有边缘存在，或
不同子区域间有边界的存在（像素值灰度不连续性）
区域方法：区域增长技术，聚类分割技术
图像分割的目的
图像分割的目标：根据图像中的物体将图像的像素分
类，并提取感兴趣目标
图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤
图像
图像预处理
图像识别
图像理解
图像分割
图像分割的目的
图像分割是把图像分解成构成的部件和对象的过程
把焦点放在增强感兴趣对象：汽车牌照（前景）
排除不相干图像成分：其它区域（背景）
最佳阈值的选择

图像分割技术在遥感图像处理中的应用技巧探讨

图像分割技术在遥感图像处理中的应用技巧探讨引言：遥感图像处理是遥感技术的重要组成部分，通过对遥感图像进行分析和处理，可以获取地表的空间信息，用于地理信息系统、环境监测、城市规划等领域。

图像分割技术是遥感图像处理的一项关键技术，它可以将图像按照特定的规则划分成若干个区域，用于环境监测、土地分类、植被分析等任务。

本文将探讨图像分割技术在遥感图像处理中的应用技巧。

一、图像分割技术概述图像分割是将图像划分为不同的区域的过程。

在遥感图像处理中，图像分割可以分为基于区域的分割和基于边缘的分割。

基于区域的分割主要通过计算相邻像素的相似度来划分区域，而基于边缘的分割则着重于提取图像中的边缘特征。

二、基于区域的图像分割技术1. 阈值分割阈值分割是图像处理中最简单、最常用的方法之一。

它通过设定一个或多个阈值来将图像中的像素分成不同的区域。

在遥感图像处理中，可以根据像素的亮度或颜色来设定阈值，对不同的地物进行分割。

2. 区域生长区域生长是一种基于邻域相似性的图像分割方法。

它从一个或多个种子点开始，通过判断邻域像素与种子点像素的相似性来不断扩展区域。

在遥感图像处理中，可以选择特定的地物作为种子点，通过不断生长来分割图像。

3. 参数化聚类参数化聚类是一种将图像转化为特征空间中的聚类问题的方法。

它通过将图像中的像素转化为特征向量，并在特征空间中应用聚类算法来实现图像的分割。

在遥感图像处理中，可以选择适当的特征向量来表示地物的特征，然后应用聚类算法对图像进行分割。

三、基于边缘的图像分割技术1. 边缘检测边缘检测是图像处理中常用的一种方法，它可以提取出图像中的边缘特征。

在遥感图像处理中，可以通过边缘检测算法来提取地物的边界，从而实现图像的分割。

2. 基于图论的分割基于图论的分割方法将图像看作由节点和边构成的图，通过在图上定义能量函数，并通过最小化能量函数来实现图像的分割。

在遥感图像处理中，可以将地物像素看作图的节点，将边缘信息看作图的边，从而实现图像的分割。

第六章_遥感图像分割.

(a) (b)
(c) (d)
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
无论哪种方法，其处理过程为
R = w1z1+w2z2+…+w9z9 = S wkz 其中 zk 是与模板系数wk相联系的灰度级象素 R代表模板中心象素的值
边缘检测
如果一幅图像满足这些条件，它的灰度直方图基本上可看作是由分别对应目标和背景的两个单峰直方图混合构成的。
直方图阈值分割
简单直方图分割法最佳阈值
简单直方ห้องสมุดไป่ตู้分割法
图像的灰度级范围为0,1,…l-1，设灰度级i的象素数为ni，则一幅图像的总象素N为
N=∑i=0l-1ni 灰度级i出现的概率定义为：
(1) ∪i=1nRi=R
分割所得到的全部子区域的总和 (并集)应能包括图像中所有象素，或者说分割应将图像中的每个象素都分进某1个子区域中
(2) 对所有的i和j， i≠j，有Ri∩Rj=φ
(3) i=1,2…n,有 P(Ri)=TRUE
(4) 对i≠j,有 P(Ri∪Rj)=FALSE
(5) 对i=1,2…n,Ri是连通的区域
E2(Zt)=∫zt ∞ P1(Z)dZ 因此，总的错误概率E(Z)为：
E(Zt)=(1-θ)E1(Zt)+ θ E2(Zt)
最佳阈值就是使E(Zt)为最小值时的Zt，将E(Zt) 对Zt求导，并令其等于0，解出其结果为：
θP1(Zt)=(1- θ)P2(Zt) 设P1(Zt)和P2(Zt)均为正态分布函数，其灰度均值分别为 μ1和μ2，对灰度均值得标准偏差分别为σ1和σ2，即
第七章遥感图像分割
对于给定的一幅含有多个物体的数字图像，模式识别的过程由三个阶段组成，如图所示

卫星遥感图像处理中的图像分割算法使用技巧探究

卫星遥感图像处理中的图像分割算法使用技巧探究图像分割算法是卫星遥感图像处理中的重要环节，其作用是将图像分割成不同的区域或对象，以便更好地获取地理信息。

在卫星遥感图像处理中，图像分割算法的准确性和效率是至关重要的。

本文探究了卫星遥感图像处理中常用的图像分割算法以及使用技巧，旨在提供对于该领域的初学者以及研究人员有关卫星遥感图像处理中图像分割算法使用的指导。

一、图像分割算法的基本概念及分类图像分割是指将图像划分为若干互不相交的区域，每个区域内的像素具有相似的特性。

在卫星遥感图像处理中，常用的图像分割算法包括基于阈值的分割、区域增长法、边缘检测法以及基于机器学习的分割等。

1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是一种简单且常用的分割算法。

该算法将图像的灰度值与设定的阈值进行比较，根据阈值的大小决定像素属于前景或背景。

常见的阈值分割算法包括全局阈值法、自适应阈值法以及基于直方图的阈值法等。

2. 区域增长法区域增长法是一种基于像素的分割算法，其原理是从种子点开始，根据预设的条件逐步扩展区域。

该算法通常需要提前设定一些种子点，并利用像素之间的相似性进行区域的扩张，直到满足停止条件。

区域增长法通常能更好地适应图像的复杂结构。

3. 边缘检测法边缘检测法是通过检测图像中不连续的强度变化来实现图像分割的算法。

该算法可通过检测图像中的边缘来分割出不同的区域。

常见的边缘检测算法有Sobel、Canny和Laplacian等。

4. 基于机器学习的分割基于机器学习的分割算法是近年来发展起来的一种先进的图像分割方法。

该算法通过训练模型，自动从图像中学习分割的规则。

常见的机器学习算法包括K-means聚类、支持向量机（SVM）、随机森林和深度学习等。

二、卫星遥感图像处理中图像分割算法的使用技巧在卫星遥感图像处理中，图像分割算法的使用技巧是影响分割结果准确性和效率的关键。

以下是一些在卫星遥感图像处理中使用图像分割算法的技巧：1. 选择适合的图像分割算法不同的图像分割算法适用于不同的图像特性和任务需求。

高分辨率遥感数据分割步骤

高分辨率遥感数据分割步骤1.数据预处理数据预处理是分割过程中的第一步，其目的是为了提高图像的质量和减少干扰因素。

常见的预处理步骤包括辐射校正、几何校正和影像增强。

-辐射校正：通过考虑大气纠正和计算量子效率校正因素，将影像转换为表面反射率，消除大气干扰。

-几何校正：将影像纠正为正常的几何位置，消除由于传感器姿态或地球形状等原因造成的几何失真。

-影像增强：通过应用各种滤波和增强算法，增强图像的对比度和边缘，以提高分割的结果。

2.特征提取特征提取是指从预处理后的影像中提取与目标识别和分类相关的特征。

常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。

-光谱特征：通过分析不同波段的像元亮度值，提取不同目标之间的光谱差异。

-纹理特征：通过提取像素邻域内的纹理信息，如灰度共生矩阵、小波变换等，描述目标表面的纹理特征。

-形状特征：通过计算目标的形状参数，如周长、面积、紧凑度等，描述目标的形状特点。

3.分割算法选择根据实际需求和数据特点，选择适合的分割算法进行分割。

常用的分割算法包括基于阈值、区域生长、分水岭、支持向量机和深度学习等。

-基于阈值：根据像素的光谱信息设置阈值，将像素分到不同的类别中。

-区域生长：通过选择种子点和生长准则，将相邻像素具有相似特征的区域合并为对象。

-分水岭：将图像看作地形图，根据像素强度的梯度信息进行分割。

-支持向量机：利用已标记样本训练分类器，对未标记像素进行分类。

-深度学习：利用深度神经网络进行自动特征学习和像素分类。

4.对象后处理在分割结果中，可能会存在一些不连续、孤立的像元，需要对其进行后处理，包括去噪、对象合并和边界优化等。

-去噪：通过滤波和形态学操作等操作，消除噪声点和小面积的分割错误。

-对象合并：将面积较小的分割对象与其周围邻接对象进行合并。

-边界优化：基于图论算法，优化分割结果的边界，使其更加平滑和自然。

最后，需要对分割结果进行精度评价和应用验证，判断分割结果的准确性和可行性，并进行相应的优化和改进。

遥感数字图像处理教程

遥感数字图像处理教程第一章名词解释1、遥感数字图像（P1）:以数字形式存储和表达的遥感图像2、A/D 转换（P1）：把模拟图像转变成数字图像称为模/数转换，记作A/D 转换3、D/A 转换（P1）：把数字图像转变成模拟图像称为数/模转换，记作D/A 转换简答题1、模拟图像（照片）与遥感数字图像有什么区别？（P2）答表1.1遥感数字图像与印刷照片的区别颜色没有特定的规则，在处理过程「二可以根据需要通过合成产生多个波段（3-8000） 2、怎么理解图像处理的两个观点？（P7）答：两种观点是：离散方法的观点和连续方法的观点。

1 .离散方法：图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散方法进行图像处理才是合理的。

与该方法相关的一个概念是空间域。

空间域图像处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。

2 .连续方法：图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。

与该方法相关的一个主要概念是频率域。

频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生的反映频率信息的图像进行处理。

完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间域进行图像的显示和对比。

四、论述题1、什么是遥感数字图像处理，主要内容有哪些？（P2）答：遥感数字图像处理是通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。

（1）图像增强：使用多种方法去除噪声，增强显示图像整体或突出图像中的特定地物的信息，使图像更容易理解、解释和判读。

例：例如灰度拉伸、平滑、锐化、彩色合成、主成分（K-L ）变换、K-T 变换、代数运算、图像融合照片来自于模拟方式通过摄影系统产生没有像素没有行列结构没有才」推行o 表示投有数据任何点，都没有编号摄影受电黑波谱的成像范围限制遛感数字图像来自干数字方式通过扫描和数码相机产生基本利成单位是像素具有行和列可能会观察到扫描行。

遥感图像处理—图像分割

实验七图像分割一.内容◆利用直方图进行图像分割◆提取指定颜色的对象◆去除图片的背景噪声◆提取AA图像中的水体信息◆提取线性地物信息◆图像形态学基本方法二.目的利用光谱特征进行遥感图像的分割和分割后处理三.实验过程1.利用直方图进行图像分割1.1打开图像图1：原始影像1.2查看直方图，并将RGB拉伸的最小值分别为150，160，150图2：拉伸后影像1.3.使用表达式去除天空表达式：b4*(1-(b1 gt 150)*(b2 gt 160)*(b3 gt 150))图3：处理对比图2.彩色图像的分割2.1提取图像中的兰花查看直方图，观察各通道上的灰度值差异，确定表达式导出公式：（b1 gt b2)*(b1 gt b3)图4：提取及去除兰花示意图2.2.去除背景噪音，增强图像中的字符信息表达式：255*(1-((b3 lt 200)and(b2 lt 100) and(b1 lt 100)))图5：去除噪音示意对比图3.提取水体信息3.1.以Scroll为数据源，查看直方图图6：RGB直方示意图3.2.查看光谱剖面信息在Image窗口中移动矩形框图7：光谱剖面信息示意图3.3.查看指定路线上的光谱变化图8：操作步骤示意图3.4.查看不同像素位置光谱值的变化图9：操作步骤示意图A.显示图像和直方图B.确定直方图分级点的像素值C.设置拉伸的范围3.5.查看（5，4，2）合成图像中水体与非水体光谱的差异3.6.比较不同地物的差异3.7.提取水体其中水体与非水体在b2与b5的波段有较大差异，故可建立代数运算公式：b2-b5 波段运算后，水体区域大体被提取出来以下三幅图分别为最大灰度为40,25,10的应用拉伸结果3.8.密度分割代数运算后图像直方图，并将阈值按照范围分为4级图10：密度分割后水体提取示意图4.提取线性地物信息打开灰度图像，并进行拉普拉斯锐化图10：灰度图像及其直方示意图并选择250为阈值，构建表达式： bl ge 250,获得下图所示图像图11：处理后结果图5.图像数学形态学基本方法1）二值数据的形态学方法图12：操作界面▶▶腐蚀处理前后对比▶▶膨胀处理前后对比▶▶开运算处理前后对比▶▶闭运算前后对比2）灰度值数据的形态学处理▶▶腐蚀处理前后对比▶▶膨胀处理前后对比▶▶开运算处理前后对比3）分割结果的形态学处理打开AA图像，利用表达式提取水体▶▶原始图像▶▶分割出的水体▶▶形态学处理后的结果▶▶细节对比▶▶分割出的水体▶▶形态学处理后的结果。

遥感数字图像处理教程遥感图像分类课件

第四页，共95页幻灯片
B5
水 B7
地物与光谱特征空间的关系
第五页，共95页幻灯片
特征点集群在特征空间中的分布大致可
分为如下三种情况:
Bj
理想情况——不同类别植被
的点的集群至少在一个
特征子空间中的投影是
完全可以相互区分开的。 Bi
第六页，共95页幻灯片
一般情况——无论在总的特征空间中，还是在任一子空间中，不同类别的集群之间总是存在重叠现象。这时重叠部分的特征点所对应的地物，在分类时总会出现不同程度的分类误差，这是遥感图像中最常见的情况。
分类过程
原始影像数据的准备图像变换及特征选择
分类器的设计初始类别参数的确定
逐个像素的分类判别
形成分类编码图像
输出专题图
第三十五页，共95页幻灯片
一判决函数和判决规则判决函数:当各个类别的判别区域确定后，用来表示和鉴别某个特征矢量属于哪个类别的函数。这些函数不是集群在特征空间形状的数学描述，而是描述某一未知矢量属于某个类别的情况，如属于某个类别的条件概率。一般，不同的类别都有各自不同的判决函数。
哈达玛矩阵为一个对称的正交矩阵，其变换核为 H’
由哈达玛变换核可知，哈达玛变换实际是将坐标轴旋转了45℃的正交变换
第二十页，共95页幻灯片
哈达玛矩阵的维数N总是2的倍数，即N=2m
（m=1
，2……）
其中m称为矩阵的阶，每个高阶哈达玛矩阵都由其低一阶
的哈达玛矩阵按如下
取二阶哈达玛变换矩阵
第二十一页，共95页幻灯片
分类目的:
将图象中所有像元自动地进行土地覆盖专题分类
原始遥感图像
分类的依据是什么?
对应的专题图像

遥感数字图像处理-第9章感兴趣目标及对象提取

算都是以组合的方式出现，所以可以对图像进行闭-开运算或开-闭运算。
11
三、对象提取
遥感图像中的对象即遥感图像上具有相同特征（如光谱、纹理和空间组合关系等特征）的“同质均一”单元，“同质均一”不仅体现在光谱域上，也体现在空间域上。图像分割并经二值图像处理之后，虽然提取出了“同质均一”的各目标单元，但得到的结果仍然是二值图像，所有的目标单元像元值均为1。
当存在多个连通域时还需将各个连通域分开来单独分析其属性，因此需对各目标单元进行识别并赋以单独的编号（即贴标签）。同时，为了方便对对象的形态特征进行分析，还需将各目标单元进行矢量化，以提取各目标单元的封闭边界轮廓。
12
第9章
感兴趣目标及对象提取
感兴趣目标及对象提取
一、图像分割二、二值图像处理三、对象提取难点：形态学分水岭分割过程重点：图像分割方法
2
一、图像分割
图像分割是指从图像中将某个特定区域与其它部分进行分离并提取出来的处理，即把“前景目标”从“背景”中提取出来，通常也称之为图像的二值化处理，主要包括：阈值法、边界分割法、区域提取法、形态学分水岭分割。
同样，八连通是指当前目标像元在其八近邻中存在同类像元。所以，四连通成立的时候，八连通一定成立；但八连通成立，四连通不一定成立。
连通域（a）四连通；（b）八连通
9
二、二值图像处理
3）内部点和边界点在每个连通域中，与背景相邻接的点称为边界点，与背景
不邻接的点称为内部点。在四连通定义下，如果当前目标像元的八近邻像元中没有背景像元，则该像元为内部点；反之，为边界点。在八连通定义下，如果当前目标像元的四近邻像元中没有背景像元，则该像元为内部点；反之，为边界点。
分水岭分割示意图

测绘技术中的遥感图像分割方法

测绘技术中的遥感图像分割方法一、引言遥感是指通过卫星、飞机等遥感平台获取地表信息的技术手段，由于其高效、高精度的特点，已广泛应用于测绘领域。

而图像分割是遥感图像处理中的一项基础任务，其可以将遥感图像分割成不同的区域或目标，为进一步分析和应用提供基础。

本文将介绍测绘技术中常用的几种遥感图像分割方法。

二、基于阈值的分割方法基于阈值的分割方法是最简单直接的一种方法，其基本思想是通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素根据其灰度或颜色值与阈值的大小关系进行分割。

这种方法适用于图像中目标与背景具有较大差异的情况。

然而，在实际应用中，由于图像的复杂性和噪声等因素的存在，简单的阈值设定往往难以达到理想的分割效果。

三、基于区域生长的分割方法基于区域生长的分割方法是一种迭代的方法，其基本思想是从一个或多个种子点开始，通过遍历图像的像素，并根据相邻像素的相似度进行生长，将符合预设条件的像素聚合成一个具有相同属性的区域。

这种方法适用于图像中存在明显的区域边界的情况。

然而，由于区域生长算法的计算量较大且对参数的设定较为敏感，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调试和优化。

四、基于边缘检测的分割方法基于边缘检测的分割方法是一种通过检测图像中目标和背景之间的边缘信息进行分割的方法。

其基本思想是通过应用边缘检测算法，如Canny算子等，提取图像中的边缘信息，并对边缘进行连接或填充，得到闭合的区域作为分割结果。

这种方法适用于图像中存在较为清晰的边缘的情况。

然而，由于边缘检测算法对噪声和图像质量较为敏感，因此在实际应用中需要进行预处理和后处理的优化。

五、基于机器学习的分割方法基于机器学习的分割方法是一种通过训练模型并应用模型对图像进行分割的方法。

其基本思想是首先根据已有的标注数据，训练一个分类器或回归模型，然后将该模型应用于新的图像中，根据像素的特征预测其所属的类别或值，从而实现图像的分割。

这种方法适用于图像中存在复杂的纹理、形状等特征的情况。

遥感数字图像处理：第八章图像分割

图像分割—形态学处理
闭运算通过填充图像的凹角点来平滑图像。
S1
S2
B 〇 S1= (BC 〇 S1)C
B 〇 S2
图像分割—形态学处理
采用开、闭运算交替使用（级联滤波）达到双边滤波的目的。
B
S
B 〇S
B 〇S
(B 〇 S) S
(B 〇 S) 〇 S
图像分割—形态学处理
4.3.5 腐蚀和膨胀的变体 1）细化
–结果：使二值图像减小一圈。任何方向上，不大于2个像元的物体将被除去。
图像分割—基本的形态学运算
结构元素不同，腐蚀的结果也不同
E
图像分割—基本的形态学运算
2）膨胀：将与物体接触的所有背景点合并到该物体中的过程。
–定义：B S = { x,y | Sxy∩B ≠Ф} –算法：
•用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素 •用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作 •如果都为0，结果图像的该像素为0。否则为1 –结果：使二值图像扩大一圈
图像分割—基本的形态学运算
能否将图像中的噪声点去掉，而保持原来图像的尺寸不变？
在经过腐蚀的图像上，用同样的结构元素再进行一次膨胀（“开运算”）就可以达到这个目的。
图像分割—基本的形态学运算
4.3.4 开运算与闭运算
1）开运算 –思路：先腐蚀，再膨胀
–定义：B S = （B S） S
–结果： 1）消除细小对象 2）在细小粘连处分离对象 3）在不改变形状的前提下，平滑对象的边缘
腐蚀可以看作将图像中每一个与结构元素全等的子集收缩为一点；膨胀是将每一个点扩大为结构元素。
图像分割—基本的形态学运算
相当于原图像左上、下、左、右平以后的四个新图与原图一起5个图像重叠的结果。改变结构元素的形状，膨胀的结果不同。如果结构元素中不包含原点（0,0），膨胀后的结果不一定是原图像的扩充。如果结构元素是不在原点的一个点，膨胀后的结果与原图像一样，只是位置发生了平移。膨胀对填补图像分割后产生的空洞很有用。

遥感图像处理中的多尺度分割方法与应用研究

遥感图像处理中的多尺度分割方法与应用研究遥感图像处理是利用遥感技术获取的图像数据进行处理和分析的科学。

遥感图像通常具有高分辨率和大范围的特点，需要采用有效的分割方法来提取和识别图像中的地物信息。

多尺度分割方法是一种常用的图像分割技术，通过在不同尺度下对图像进行分割，可以提高分割的准确性和鲁棒性。

本文将介绍多尺度分割方法的原理和常见的应用研究，旨在为遥感图像处理领域的研究者和应用者提供参考。

多尺度分割方法是基于图像多尺度表示的思想，将图像分解成不同尺度的子图像，并在不同尺度下对子图像进行分割。

常见的多尺度分割方法包括基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法。

基于区域的多尺度分割方法主要是基于图像的颜色、纹理和形状等特征，将图像分割为一系列区域，每个区域具有相似的特征。

常用的算法包括基于水平集的方法、标准化割降方法和区域生长方法等。

其中，基于水平集的方法将图像分割为多个子区域，并通过图像边界的演化来得到最终的分割结果。

标准化割降方法将图像分割为多个具有相似特征的子区域，并通过自适应阈值来实现分割。

区域生长方法从种子像素开始，根据像素之间的相似性将像素逐步合并成为区域。

基于边缘的多尺度分割方法主要是基于图像的边缘信息，将图像分割为不同的边缘区域。

常用的算法包括Canny算子、Sobel算子和Laplacian算子等。

其中，Canny算子是一种常用的边缘检测算法，通过计算图像中像素间的梯度和非最大抑制来得到图像的边缘区域。

Sobel算子和Laplacian算子分别通过计算图像中像素的一阶和二阶导数来得到边缘信息。

多尺度分割方法在遥感图像处理中具有广泛的应用。

一方面，多尺度分割方法可以应用于遥感图像的地物提取和分类。

通过提取图像中的地物信息，可以对地物进行分类和识别，为地理信息系统（GIS）的建设和管理提供数据支持。

另一方面，多尺度分割方法还可以应用于遥感图像的变化检测和监测。

通过对多时相的遥感图像进行分割和比较，可以检测地物的变化和演化情况，为城市规划、农业监测和环境保护等领域提供参考。

《遥感数字图像处理实验教程》随笔

《遥感数字图像处理实验教程》读书随笔目录一、前言 (2)二、遥感数字图像处理基础 (3)1. 遥感与数字图像处理的概念 (4)2. 遥感数字图像处理的发展历程 (5)3. 遥感数字图像处理的应用领域 (7)三、遥感数字图像处理实验准备 (8)1. 实验环境搭建 (9)2. 遥感数字图像数据获取 (11)3. 实验工具与软件介绍 (12)四、遥感数字图像处理实验内容 (13)1. 图像预处理实验 (14)1.1 像素级处理 (16)1.2 灰度级处理 (17)1.3 归一化处理 (18)2. 图像增强实验 (19)2.1 对比度增强 (21)2.2 直方图均衡化 (22)2.3 灰度线性变换 (23)3. 图像分割实验 (24)3.1 阈值分割法 (25)3.2 区域生长法 (27)3.3 分水岭算法 (27)4. 图像特征提取与分析实验 (28)4.1 线性特征提取 (30)4.2 非线性特征提取 (31)4.3 特征选择与降维 (33)五、遥感数字图像处理实验结果与分析 (34)1. 实验结果展示 (35)2. 实验结果分析 (36)3. 实验中遇到的问题及解决方法 (38)六、总结与展望 (39)一、前言随着科技的快速发展，遥感技术已成为现代信息获取与处理的重要手段之一。

遥感数字图像处理作为遥感技术的重要组成部分，对于自然资源的调查、环境监测、城市规划、灾害评估等诸多领域都有着广泛的应用价值。

为了更好地理解和掌握遥感数字图像处理的原理、技术和方法，我阅读了这本《遥感数字图像处理实验教程》。

在阅读过程中，我深感这本书不仅涵盖了丰富的理论知识，还结合了大量实验，使读者能够在实践中深化理解，提升技能水平。

这本书的编写旨在为读者提供一个全面、系统的遥感数字图像处理实验指导。

它详细介绍了实验目的、实验原理、实验内容和步骤，并辅以实例分析和实验操作指南。

通过这本书的学习，读者不仅能够了解遥感数字图像处理的基本理论和基础知识，还能够掌握遥感图像处理的实用技术和方法。

遥感数字图像处理图像分割与线性地物信息提取实验报告

（2）线性地物信息提取效果较好，能够准确地提取出不同的线性地物信息，如道路、河流等。
1.
实验总结与展望
通过本次实验，我们学习了利用 ENVI 软件进行 RS 图像分割和线性地物信息提
取的方法。我们发现，分割和信息提取的效果都受到算法和参数的选择影响。因
此，在实际应用中，需要根据不同的场景和需求选择合适的算法和参数，以达到
最佳的处理效果。同时，我们也需要注意图像预处理的重要性，它能够有效地提
高后续处理的准确性和可靠性。
未来，随着遥感技术的不断发展和应用场景的扩大，RS 图像分割和信息提取的需求也将越来越大。因此，我们需要不断学习和掌握最新的算法和技术，以应对不同场景和需求的处理要求，并且不断完善和优化处理流程，提高处理效率和精度。
1.
实验背景与目的
遥感图像是一种重要的地学信息获取手段，可以获取大面积的地表信息。但是，由于图像中存在着大量的地物信息，对于这些信息的快速、准确的提取是遥感研
究中的一个重要问题。本实验旨在利用 ENVI 软件对 RS 图像进行分割，并提取其中的线性地物信息，为遥感图像处理提供实际的应用。
1.
实验步骤
（1）数据准备：获取需要处理的遥感图像，并导入 ENVI 软件中。
（2）图像预处理：对导入的遥感图像进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，以便于后续的处理。
（3）图像分割：利用 ENVI 软件提供的图像分割工具，对遥感图像进行分割。其中，可以根据需要选择不同的分割算法和参数设置，以达到最佳的分割效果。
（4）线性地物信息提取：根据已分割好的图像，利用 ENVI 软件提供的特征提
取工具，提取其中的线性地物信息。其中，可以根据需要选择不同的特征提取算法和参数设置，以达到最佳的信息提取效果。

遥感数字图像处理教程_图像分割

遥感数字图像处理教程_图像分割
图像分割是指将一幅图像分成若干个具有一定语义的区域的过程。

在
遥感图像处理中，图像分割是一项重要的任务，可以用来提取地表覆盖类型、检测目标等。

图像分割方法有很多种，常见的包括基于阈值、基于边缘、基于区域
和基于特征的方法。

基于阈值的图像分割是最简单的方法之一，通过设定一个阈值，将图
像中灰度值高于或低于该阈值的像素分为不同的区域。

这种方法适用于目
标与背景之间的灰度差异明显的情况。

基于边缘的图像分割是通过检测图像中的边缘来进行分割的。

常见的
边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。

通过检测边缘，可以将图像
中不同区域的边界分开。

基于区域的图像分割是将图像划分为具有一定连通性和一致性的区域。

该方法首先通过像素之间的相似性来合并区域，然后再根据区域的属性进
行进一步的合并和细分。

基于特征的图像分割是利用图像中的一些特征来进行分割，如颜色、
纹理、形状等。

通过提取图像中的特征并使用合适的分类算法，可以将图
像分割为具有不同特征的区域。

图像分割在遥感图像处理中有着广泛的应用，例如提取森林、湖泊等
地表覆盖类型，检测城市建筑、道路等目标，以及监测农作物、污染等环
境指标。

遥感数字图像处理教程11图像分割PPT课件

优点
能够准确提取目标的边缘信息。
缺点
对噪声和细节较为敏感，容易产生伪边缘。ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基于特定理论的分割
基于特定理论或算法的分割
根据特定的理论或算法，如分形理论、小波变换、遗传算法等，对图像进行分割。
优点
能够针对特定问题提出有效的解决方案。
适用场景
适用于特定领域的图像分割问题。
缺点
实现难度较大，运算量较大。
对复杂场景的应对能力有限
在复杂背景、光照不均、目标遮挡等情况下，现有算法的分割效果不佳。
未来研究的方向与展望
提升算法泛化能力
研究能够适应不同场景和数据集的图像分割算法，提高算法的鲁棒性和泛化能力。
优化算法计算效率
通过算法优化、并行计算等技术手段，降低计算复杂度，提高处理速度，满足实时性要求。
03
遥感数字图像处理中的图像分割
遥感数字图像的特点
数据量大
遥感数字图像通常覆盖大面积区域，产生大量的数据。
多种波段
多光谱和超光谱遥感图像包含多个波段，提供更丰富的地物信息。
动态变化
遥感数字图像可以反映地物的动态变化，如城市扩张、植被生长等。
地理信息丰富
遥感数字图像包含丰富的地理信息，如经纬度、高程等。
在遥感图像处理中，图像分割技术尤为重要，因为遥感图像通常具有较大的尺寸、复杂的背景和多种类型的目标，需要采用高效的图像分割方法来提取有用的信息。
图像分割的应用领域
医学影像分析
在医学领域中，图像分割技术被广泛应用于医学影像的预处理阶段，如X光片、CT和MRI等影像的分割，以便于医生对病变部位的定位和诊断。
算法泛化能力不足

遥感图像处理中的分割算法研究

遥感图像处理中的分割算法研究引言遥感技术是指通过卫星传感器对地表进行观测、测量和记录，获取地球表面信息的技术，广泛应用于灾害监测、土地利用、资源管理等领域。

在遥感技术中，图像处理是最核心的部分之一，其中分割算法便是其中的一个重要环节。

第一章遥感图像分割算法的概述遥感图像分割即是将遥感图像划分为不同的区域，每个区域内的像素具有相似的属性特征，如色彩、亮度和纹理等。

通过对遥感图像进行分割，可以快速提取图像中的信息，为后期的分析和处理提供更加精确和有效的数据。

遥感图像分割算法包括基于阈值法、基于区域生长、基于神经网络等多种方法。

第二章基于阈值法的遥感图像分割算法基于阈值法的遥感图像分割算法是一种简单基础的方法，将图像上的像素值进行比较，根据设定的阈值将图像划分为不同的区域。

在实际应用中，可以通过手动调整阈值的大小，以适应不同图像的特点。

但这种方法容易受到噪声和光照变化的影响，需要专业人员进行参数调整，较难满足高精度的需求。

第三章基于区域生长的遥感图像分割算法基于区域生长的遥感图像分割算法是一种基于局部信息分析的方法，使用相邻像素之间的相似性来收集一组连续的像素。

该方法使用像素邻域的相似性计算方法，通过区域的生长来实现分割过程。

该算法通常可以自动选择阈值，具有良好的适应性和可靠性。

但它需要提前确定生长开始区域，这对于复杂的图像问题来说比较困难。

第四章基于神经网络的遥感图像分割算法基于神经网络的遥感图像分割算法是一种利用人工神经网络对图像进行学习和分割的方法。

该方法能够更加准确地进行图像分割，适用于复杂的遥感图像。

通过将神经网络模型与遥感图像进行训练，可以有效地提高分割的准确度和鲁棒性。

但该方法需要大量的数据和计算时间，实际应用中不易操作。

结论遥感图像分割算法是遥感技术应用中的核心环节。

不同的分割算法适用于不同的遥感图像，需要根据实际需求进行选择。

基于阈值法的算法简单易用，但准确度较低；基于区域生长的算法能够更加精确，但需要提前确定生长开始区域；而基于神经网络的算法具有较高的准确度，但需要大量的数据和计算时间。

遥感数字图像处理教学ppt

80%
数字图像格式
常见的数字图像格式包括BMP、 JPEG、TIFF、PNG等。
遥感数字图像特点
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04
大数据量
遥感图像通常覆盖较大的地理区域，包含丰富的地物信息，数据量较大。
多源性
遥感图像可以来自不同的传感器和平台，具有多源性。
多尺度性
遥感图像可以反映不同空间尺度的地物信息，具有多尺度性。
遥感数字图像处理教学
目
CONTENCT
录
• 遥感数字图像基础 • 遥感数字图像获取与处理 • 遥感数字图像增强技术 • 遥感数字图像分割与分类 • 遥感数字图像应用实例分析 • 遥感数字图像处理软件介绍及使用
指南
01
遥感数字图像基础
遥感技术概述
遥感定义
遥感是一种利用传感器对地球表面及大气层中的目标进行远距离、非接触式探测的技术。
时序性
遥感图像可以反映同一地区不同时间的地物信息变化，具有时序性。
02
遥感数字图像获取与处理
遥感平台与传感器
遥感平台类型
遥感平台与传感器的选择
包括卫星、飞机、无人机等，不同平台具有不同的空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率。
针对特定的应用需求，选择合适的遥感平台和传感器，以获取高质量的遥感数据。
利用支持向量机（SVM）算法在高维空间中寻找最优超平面，实现对遥感图像的分类。
基于集成学习的分类器
通过集成多个弱分类器构建一个强分类器，提高遥感图像分类的准确性和稳定性。
05
遥感数字图像应用实例分析
农业领域应用
作物类型识别
利用遥感图像数据，结合图像处理技术，可以实现对不同作物类型的自动识别和分类，为精准农