基于最小类内方差优化算法的遥感图像分割
遥感图像处理与分析算法综述
遥感图像处理与分析算法综述随着遥感技术的发展，遥感图像处理与分析算法在各个领域中得到了广泛的应用。
遥感图像处理与分析算法是指通过对遥感图像进行数字处理和分析，来提取和解释图像中的信息。
本文将综述一些常见的遥感图像处理与分析算法，包括图像增强、分类与分割等。
一、图像增强图像增强是指通过一系列的操作，提高图像的质量和可视化效果。
常见的图像增强算法包括直方图均衡化、滤波和增强函数等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它通过对图像的直方图进行变换，来增加图像的对比度。
该方法通过将图像的像素值映射到一个新的分布上，从而改变图像的亮度分布。
滤波是另一种常见的图像增强方法，通过在图像的空域或频域中对像素进行处理，来减少噪声和增强图像细节。
常见的滤波算法包括高通滤波和低通滤波等。
高通滤波可以增强图像的边缘和细节，而低通滤波则能够平滑图像并去除噪声。
增强函数是一种通过对图像的像素值进行非线性映射，来增强图像的方法。
常见的增强函数包括对数变换、幂次变换和伽马变换等。
对数变换可以扩展暗部像素的动态范围，而幂次变换则能够增强图像的对比度。
二、分类与分割分类与分割是遥感图像处理与分析的重要内容，它们能够将图像中的不同对象进行区分和提取。
常见的分类与分割算法包括聚类分析、最大似然分类和支持向量机等。
聚类分析是一种通过将像素划分到不同的类别中，来实现图像分类和分割的方法。
常见的聚类分析算法包括K均值聚类和自适应聚类等。
K均值聚类将图像像素划分为K个簇，每个簇代表一个类别，而自适应聚类则能够根据像素的分布进行不同权重的划分。
最大似然分类是一种基于概率统计的图像分类方法，它通过计算像素在每个类别中的概率，并选择概率最大的类别作为最终的分类结果。
最大似然分类算法能够准确地对图像中的不同对象进行分类，并且具有较强的鲁棒性。
支持向量机是一种通过构建一个最优决策边界，来实现图像分类和分割的方法。
支持向量机利用训练样本，通过最大化分类边界与样本之间的距离，来找到一个最优的分类超平面。
基于改进Swin-Unet_的遥感图像分割方法
ＡＳＰＰ）模块，用于提取不同尺度信息，增大感受野，
提取 更 多 细 节 信 息。其 中，Ｓｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ Ｂｌｏｃｋ
可以提取图像特征，Ｐａｔｃｈ Ｍｅｒｇｉｎｇ 操作的主要作用
是下采样，可以将特征图的长宽变为原来的一半，同
时通道数增加为原来的 ２ 倍。解码器部分包括了多
个残差 模块 （ Ｓｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
和 异 物 同 谱 现 象 明 显 ［２］，给 遥 感 图 像 分 割 带 来 了 很大挑战。
近年来，越来越多的学者针对如何提高遥感图 像 分 割 精 度 的 问 题 展 开 了 研 究 ［３］。 阈 值 分 割 算 法 通过选取合适的阈值来实现目标和背景的分离，算 法难度小、实现简单，能够实现图像的快速分割［４］， 但对噪声比较敏感［５］，不适用于复杂场景下的遥感
１ 基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割网络
１． １ 网络结构
本文在 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的基础上加以改进来实现遥
感图像分割，改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 网络结构如图 １ 所示。
改进后的 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 网络包括编码器、解码器和跳
跃连接 ３ 个部分。在编码器部分，输入图像先通过
图像分块处理（Ｐａｔｃｈ Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）操作，将输入图像划
基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割方法
张 越，王 逊
（江苏科技大学 计算机学院，江苏 镇江 ） ２１２１００
摘 要：针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂和光照不均等特性导致边界分割不连续、目标错分漏分以及
存在孔洞等问题，提出了一种基于改进 ＳｗｉｎＵｎｅｔ 的遥感图像分割方法。在编码器末端引入空洞空间金字塔池化 （Ａｔｒｏｕｓ
ＲｅｓＳｗｉｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
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。
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。
遥感图像分类方法及应用示例
遥感图像分类方法及应用示例遥感技术是通过卫星、飞机等远距离传感器获取地表信息的一种技术手段。
遥感图像分类是遥感技术中的一项重要任务，它可以将遥感图像中的像素按照其特征进行分类，并生成分类结果。
本文将介绍遥感图像分类的方法，并给出一些应用示例。
一、遥感图像分类方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是将遥感图像中的每个像素点看作一个样本进行分类，通过像素点的光谱特征来确定其所属类别。
常见的方法有最大似然法、支持向量机等。
最大似然法是一种基于统计学原理的分类方法，它通过求解样本的概率密度函数来确定像素点的类别。
支持向量机是一种基于样本间距离的分类方法，它通过构建超平面将不同类别的样本分开。
2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法是将遥感图像中的像素组成的对象进行分类，通过对象的形状、纹理等特征来确定其所属类别。
常见的方法有基于区域的分割和基于对象的分类。
基于区域的分割将遥感图像中的像素按照相似性进行分组，形成具有相同特征的区域。
基于对象的分类是在分割得到的区域基础上，通过提取区域的特征来确定其所属类别。
3. 基于深度学习的分类方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的分类方法在遥感图像分类中得到了广泛应用。
深度学习通过构建深层神经网络模型，可以自动学习遥感图像中的特征表示。
常见的方法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
卷积神经网络可以有效地提取图像的空间特征，循环神经网络可以捕捉图像序列的时序特征。
二、遥感图像分类的应用示例1. 农作物类型分类农作物类型分类是农业生产中的重要任务，可以帮助农民了解农田的分布情况和种植结构，指导农作物管理和精细化农业。
通过遥感图像分类方法，可以将农田遥感图像中的不同农作物进行分类，比如小麦、玉米、水稻等。
这样可以帮助农民进行农作物识别和农田监测，提高农业效益。
2. 土地利用分类土地利用分类是城市规划和土地资源管理中的重要任务，可以帮助决策者了解土地利用的分布情况和变化趋势，指导城市规划和土地资源开发。
基于最小类内方差的蛇形机器人多阈值分割
摘
要： 针 对传 统 最小 类 内方差 分 割 方 法计 算 量 大 、 效 率低 、 单 闽值 分割 、 不能 多 目标 分
割 的缺 点 ， 提 出了一种 改进 的基 于最 小类 内方差 的蛇 形机 器人 多阈值 分割 方 法． 通 过提取
整幅 图像 的感 兴趣 区域 （ Ｒ Ｏ Ｉ ） ， 有 效减 小 算法搜 索 的 范围和整 体计 算 量 ； 根 据 直 方 图的 多 峰 值特 点 ， 把 Ｒ Ｏ Ｉ 区域划 分成 多个 子 区域 ， 采 用 改进 的 最 小类 内方 差 分割 法搜 索各 个局 部 最优 阈值 ， 最终 实现 蛇形 机 器人 关节 组的 多 阈值 分 割 ． 实验 结 果表 明 ， 该 方 法分 割 效 率
高， 分割效果明显 ， 且在保证 实时性的同时提 高了 目 标识别对光线 变化的鲁棒性 ， 降低 了
对步 态 变化 的敏 感性．
关键 词 ：蛇 形机 器人 ；多 阈值 分割 ；感 兴趣 区域 ；最小类 内方差
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ２ ４ ２ ． ６ ２
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ５ ６ ５ Ｘ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ５ ． ０ ０ ２
像中 目 标相邻两区域 间有明显差异 时有效 ； 陶立超 等 受 Ｈ ｏ ｇ特 征启发 ， 提 出一种 分块 重叠 的颜 色 直
方 图多 阈值分 割算 法 ， 该 方 法 虽 然 优 于 传统 的颜 色 直方 图分 割法 ， 但 是需 要 实 时更 新 某一 颜 色变 化 较 大块 的直 方 图 ， 并计 算 与参考 模型 间 的 巴氏距离 ， 计 算量大 ， 分 割效 率及 对光 线 的鲁棒 性难 以保 证 ； 吴 涛
基于一种改进最小误差算法的BGA图像分割
） 。 ｅＸ 一 （ 一 。 … … … … … （ ） 一 （ ／ － １
ｈ ｚ） ２５ （ 一 ．Ｋ （ ＋ｒ ） 。 … … … … … … （ ） ） （ ２
ｆ １ 一
其 中 ： 为均 值 ；
为方 差 ； 为 加权值 ； （ ） 分 Ｋ ｒＩ 为 ｚ
目前 ， 较常 用的 阈值选取 方法 有最大 类 间方 差法 、 二 维最 大熵 阈值 法 、最 小误 差法 等 。其 中最小误 差算
解后 的剩 余量 ； 为分量 的个数 。 Ｎ 根据最 大投 影原理 ， 计 算ｈ ） 基 函数集 上 的最 大 投 影ｍａ ＜ｈ ｇ ＞ ， （ 在 ｘ ， 即 ｈ ） ｇ （ ） 内 积 运 算 ， 得 剩 余 部 分 的 信 号 为 （ 与 － 做 ｚ 可
第 ６期 （ 第 ｌ ３ ） 总 ６期
２１ ０ ０年 １ ２月
机 械 工 程 与 自 动 化
Ｍ ＥＣＨＡＮＩ ＣＡＬ ＥＮＧＩ ＥＲＩ ＮＥ ＮＧ ＆ ＡＵＴ０Ｍ ＡＴ１ ０Ｎ
Ｎｏ．６ Ｄｅ ． ｃ
文章 编 号 ： ６ ２６ １ （ ０ ０ ０ — ０ ４ ０ １７ —４ ３２ １ ） ６００ —３
高斯 分布 ，而现实 中图像灰度 直方 图往往并 不完 全符 合高 斯分 布 ，这样 在利用 最小 误差法 对 图像 进行 分割 时就 会产生 一定误 差 ，所 以本 文利用 最 大投 影原理 以 高 斯 函 数集 作 为 基 函 数集 ，通 过 正 交 投 影 分 解 法对
Ｂ Ａ 直 方 图 进 行 分 解 重 构 后 ， 再 采 用 最 小 误 差 法 对 Ｇ
法受 目标 大小 和噪声影 响小 ，同时其 算法 简单 易实 ］
现 ， 割 图像 实时性 高 ， 够满足 工业检 测 的需 求 。 分 能 但 最小 误差算 法 的前 提条 件是假 设 图像 的灰 度直方 图呈
基于深度学习的遥感图像分类算法研究与实现
基于深度学习的遥感图像分类算法研究与实现遥感图像分类是遥感技术中一个重要的研究方向，旨在通过对遥感图像进行分类和识别，实现对地物和景象的自动解译和实时监测。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的遥感图像分类算法逐渐成为研究的热点。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络模型学习数据的高级特征表示，具有强大的表达能力和良好的泛化能力。
在传统的遥感图像分类算法中，常使用的是手工设计的特征提取算法，如纹理特征、形状特征等。
而基于深度学习的遥感图像分类算法，主要通过深度神经网络自动学习图像的特征表示，从而实现对复杂地物的准确分类。
首先，在基于深度学习的遥感图像分类算法中，数据的预处理是一个必要的步骤。
遥感图像数据通常具有高光动态范围、多光谱和高光谱特征等，预处理的目的是提高图像的质量，削弱噪声和增强地物的边缘特征。
对于遥感图像，常用的预处理方法包括图像增强、边缘检测和图像分割等。
预处理后的图像能够更好地表达地物的信息，有利于后续的分类分析。
其次，在基于深度学习的遥感图像分类算法中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最为常用的网络结构之一。
卷积神经网络能够有效地捕捉图像的局部特征和细节信息，对于高光谱多通道的遥感图像数据具有较好的适应性。
常用的卷积神经网络结构包括LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等。
这些网络结构具有不同的层数和参数设置，可根据具体的问题选择适合的网络结构。
另外，在基于深度学习的遥感图像分类算法中，需要通过深度学习模型对图像进行特征提取和特征选择。
深度学习模型通过多层次的卷积和池化操作对图像进行特征提取，得到图像的高级特征表示。
特征提取后，常使用全连接层和softmax分类器对图像进行最终的分类。
同时，还可以通过正则化方法对模型进行约束，防止模型过拟合，提高分类的准确性。
此外，针对遥感图像分类的特点，可以进一步优化深度学习模型。
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。
农业遥感影像处理中的图像分割算法及效果验证
农业遥感影像处理中的图像分割算法及效果验证随着农业技术的不断发展和农业遥感技术的广泛应用，图像分割算法在农业遥感影像处理中扮演着重要的角色。
图像分割是将一个图像划分为若干个具有语义一致性的区域的过程，它有助于提取农业遥感影像中的有用信息，如植被类型和生长状态，土地利用和土地覆盖等。
在农业遥感影像处理中，图像分割的主要目标是提取出农业地区的有用信息，帮助农业生产决策和监测。
图像分割的算法种类繁多，其中最常用的算法包括基于区域的分割算法、基于边缘的分割算法和基于深度学习的分割算法等。
基于区域的分割算法主要基于像素之间的相似性来划分图像区域。
其中最简单的算法是基于阈值的分割方法，它将图像中的像素根据其灰度设定一个阈值，根据像素值与阈值的大小关系将图像区域分为前景和背景。
然而，基于阈值的分割方法对于复杂的农业遥感影像效果并不理想，因此需要更复杂的算法。
基于边缘的分割算法主要是通过检测图像中亮度或颜色的不连续性来找出图像边缘，并根据边缘将图像分割为不同的区域。
常见的基于边缘的分割算法包括Sobel算子、Canny算子等。
这些算法通常可以较好地识别出图像中的边缘，但对于复杂的农业遥感影像，由于农田中植物的生长状况、背景干扰等因素，算法的表现可能会受到影响。
基于深度学习的分割算法近年来得到了广泛的应用。
深度学习是一种模拟人类神经网络的学习算法，在图像分割任务中表现出较好的性能。
常用的深度学习模型包括U-Net、FCN等，它们通过从大量的标记图像中学习，能够较准确地分割出农业遥感影像中的不同区域。
为验证图像分割算法的效果，常用的方法是通过定性和定量的评估。
在定性评估中，可以直观地观察图像分割结果，判断算法是否能准确地分割出农业遥感影像中的不同区域。
在定量评估中，可以使用一些指标来衡量算法的准确性，如精确度、召回率和F1分数等。
另外，为了提高图像分割算法在农业遥感影像处理中的效果，还可以采用一些优化方法。
例如，可以结合传统的基于阈值的分割方法和深度学习的方法，将它们的优点相结合，以获得更准确的分割结果。
基于优化算法与多尺度差分的图像分割方法
ｐ ａ ｔｃ ｌａ ｌｃ ｔｏ ｈｏ ｔ ｔｔ ｓ ａ ｇ ｒｔ ｒ ｃ ｉ ａ ｐｐ ｉ ａｉ ｎｓ ｓ ｗ ｈａ ｈｉ ｌ ｏ ｉｈｍ ｓ ｖｅ ｙ ｗｅ ｌｉ ｉ ｒ ｖｉ ｈ ｐｅ ｄ，ａ ｏ ｅ ｍ ｅ ａ ｉ ｎ ｅ ｉ ｒ ｌ ｎ ｍｐ ｏ ｎｇ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎｄ ｇｏ ｄ ｓ ｇ ｎｔ ｔｏ ｒ — ｓ ｔ ａ ｅ ｒ ｃ ｉ ｄ． ｕｌｓｃ ｎ ｂ ｅ ｅｖｅ
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国已跻身世界高速铁 路大国行 列 ， 高速运营 的铁 路
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基于深度学习的遥感图像分类与分割技术研究
基于深度学习的遥感图像分类与分割技术研究遥感图像分类与分割技术是遥感领域中重要的研究方向，广泛应用于地球资源调查、环境监测、军事侦察等领域。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的遥感图像分类与分割技术取得了显著的进展。
本文着重探讨了基于深度学习的遥感图像分类与分割技术的研究现状以及存在的问题，并提出了未来研究的发展方向。
首先，回顾了传统的遥感图像分类与分割方法。
传统的方法主要基于手工设计的特征提取和分类算法，如常用的支持向量机（SVM）和决策树等。
这些方法在一定程度上能够有效地处理简单的遥感图像分类任务，但对于复杂的图像场景和大规模数据集的处理能力有限。
接着，本文重点介绍了基于深度学习的遥感图像分类与分割技术。
深度学习技术通过学习数据中的高级特征，能够自动地进行特征提取和分类。
在遥感图像分类任务中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。
CNN能够通过多层卷积和池化操作，提取图像中的空间信息和局部特征，从而实现遥感图像分类和分割。
此外，还有一些基于深度学习的优化算法，如深度卷积生成对抗网络（DCGAN）和注意力机制网络（AMN），在遥感图像分类和分割中也取得了较好的效果。
然而，基于深度学习的遥感图像分类与分割技术仍存在一些挑战和问题。
首先，深度学习模型需要大量的训练数据来提取有效的特征，但遥感图像数据的获取成本较高，很难获得足够的标注数据。
其次，遥感图像中存在多种类别的目标，目标类别之间存在较大的差异，如何处理类别不平衡问题是一个关键挑战。
此外，遥感图像中的大尺度、遮挡、光照变化和噪声等问题也给图像的分类和分割带来了困难。
针对上述问题，未来的研究可以从以下几个方向进行深入探索。
首先，应该利用深度学习模型的迁移学习和半监督学习技术，充分利用有限的标注数据来提高遥感图像分类和分割的性能。
其次，可以设计更加灵活和鲁棒的深度学习模型，以应对遥感图像中的各种变化和复杂场景。
此外，也可以结合其他的辅助信息，如地理信息系统（GIS）数据和气象数据等，来改善遥感图像的分类和分割效果。
arcgis中ostu分割方法
arcgis中ostu分割方法摘要：1.OSTU分割方法简介2.OSTU分割方法的原理3.OSTU分割方法的步骤4.OSTU分割方法在ArcGIS中的应用5.案例分享6.总结与建议正文：随着遥感技术的发展，图像分割在地理信息系统（GIS）中的应用越来越广泛。
其中，OSTU（Otsu）分割方法作为一种自适应阈值分割方法，以其较高的分割精度和稳定性受到广泛关注。
本文将详细介绍OSTU分割方法在ArcGIS中的实现与应用。
1.OSTU分割方法简介OSTU分割方法，又称Otsu算法，是由日本学者Seiji Otsu于1979年提出的一种全局阈值分割方法。
该方法基于最小化类间方差，自适应地确定图像分割阈值，可以有效地将图像中的目标与背景分离。
2.OSTU分割方法的原理OSTU分割方法的原理主要包括以下两个步骤：（1）计算图像的直方图，将像素值分为若干个区间；（2）遍历所有可能的分割阈值，计算每个阈值下的类间方差，选择最小类间方差的阈值作为分割阈值。
3.OSTU分割方法的步骤OSTU分割方法的具体步骤如下：（1）计算图像的像素总数和平均值；（2）计算图像的直方图，确定像素分布的区间；（3）遍历每个区间，计算区间内像素值的类间方差；（4）找到最小类间方差的区间，确定分割阈值；（5）根据分割阈值，将图像分为目标区域和背景区域。
4.OSTU分割方法在ArcGIS中的应用在ArcGIS中，可以使用ArcMap、ArcScene等软件实现OSTU分割方法。
具体操作步骤如下：（1）打开ArcMap，添加需要分割的图像图层；（2）在图层属性表中，创建一个名为“分割方法”的字段，并选择“OSTU”算法；（3）设置其他参数，如“输出路径”、“输出文件格式”等；（4）执行分割操作，查看分割结果。
5.案例分享以下是一个使用ArcGIS进行OSTU分割的案例：（1）添加遥感图像图层；（2）在图层属性表中，设置“分割方法”为“OSTU”；（3）设置其他参数，如“输出路径”、“输出文件格式”等；（4）执行分割操作，得到分割结果图层；（5）观察分割结果，调整参数以优化分割效果。
基于小波包与Otsu的含噪遥感图像分割算法
１ 概 述
图像分割是 图像处理领域极为重要 的内容之一 ，是实现
２ 含噪遥感 图像分箭新算法
２ 小波包变换与 自适应闶值去噪 ． １ 与小波分析相 比，小波包分析 同时对 图像 的低频和高频 部分进行分解 ，而且 ，它能够根据信号 的特征提供最优基 ， 为信号处理 中的数据压缩 以及去噪处理提供一个较好的分解 和重构途径 。在纹理分类 中，基 函数 的正交性和紧支性是必
［ ｅ ｏ ｄ ｌ ｒ ｏ ｎｅ ｍａｅ ｔ ｅｈｌ ｇ ｎ ｔ ｎ ｗ ｖ ｌ ｃ ｅ ｔ ｓ ｒ ａ ｏ ；ｄｐ ｖ ｒ ｈ ｌ； ｔ ｇ ｎ ｔ ｎ Ｋ ｙ ｒ ｓ ｅ ｔ ｓ ｓ ｉ ｇ ； ｒｓｏ ｓ ｍｅｔ ｏ ； ａｅ ｔ ａｋ ｔ ａ ｆｍ ｔ ｎ ａ ａｔ ｅ ｅ ｏ Ｏ ｓ ｓ ｍｅｔ ｏ ｗ ｍ ｅｅ ｈ ｄｅ ａ ｉ ｅｐ ｎ ｏ ｉ ｒ ｉ ｔ ｓ ｄ ｈ ｕｅ ａ ｉ
ｔ ｉ ｉ ｔｏ ，ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｐ ｓ ｓ ｅ ｎ ｉｙ ｒ ｍｏ ｅ ｓ ｎ ｅ ｉ ａ ｅ ｓ ｇ ｈ ｓ ｓｔ ｉ ｎ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｐ ｏ ｏ ｅ ａ ｎ ｗ ｏ ｓ ｅ ｔ ｅ ｓ ｍ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｕａ ｎ ｉ ｎ ｍｅ ｏ ．Ｔ ｅ ｍｅ ｏ ｐ ｌｅ ｖ ｌ ｔｐａ ｋａ ｅ ｔａ ｓ ｏ Ｏ ａ ｈ ｔ ｄ ｈ ｔ ｄ ａ ｐ ｉ ｓ ｗａ ｅ ｅ ｃ ｇ ｒ ｆ ｒ ｔ ｈ ｎ ｍ
ｉ ｇ ． ｍｕａ ｏ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｗ ｔｈｅａｇ ｒｔｍ ｓｂ ｔ ｒｉ ｍａ ｅ Ｓｉ ｌｔ ｎｅ ｐ ｒ ｎ ｓｓ ｏ ｔ ｌｏ ｈ ｈａ ｅｔ ｉ ｉ ｈａ ｔ ｉ ｅ ｍｍｕ ｉｙｔ ｏ ｓ ｎ ｃ ｉｖ ｓｇ ｏ ｅ ｆｒ ａ ｃ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｕ ｌｔ． ｎ ｔ ｎ ｉｅａ ｄａ ｈｅ ｅ ｏ ｄｐ ｒｏ ｎ ｅｉ ｓ ｇ ｎ ｉｎｑ ａｉｙ ｏ ｍ ｎ ａ
基于深度学习的遥感图像分类与分割算法研究
基于深度学习的遥感图像分类与分割算法研究深度学习技术在遥感图像分类与分割领域中具有广泛的应用前景。
遥感图像是通过遥感技术获取的大范围、高分辨率的地球表面图像，包含丰富的地物信息。
遥感图像的分类与分割对于地质勘探、环境监测、农业发展等领域具有重要作用。
本文将研究基于深度学习的遥感图像分类与分割算法，以提高遥感图像处理的精度和效率。
一、引言遥感图像是通过卫星、飞机等高空平台获取的图像，具有地理信息的广覆盖性和高分辨率特点。
传统的遥感图像分类与分割方法主要依赖于手工设计的特征提取算法，对于不同类型的遥感图像需要进行特征工程的设计。
然而，特征工程具有主观性和局限性，不能很好地适应各种不同的遥感图像场景。
深度学习技术具有自动学习和特征表示的能力，可以更好地适应复杂的遥感图像特征。
因此，基于深度学习的遥感图像分类与分割方法受到越来越多的关注。
二、深度学习在遥感图像分类与分割中的应用1. 卷积神经网络（CNN）在遥感图像分类中的应用卷积神经网络是深度学习中最常用的网络结构之一，具有良好的特征提取和分类能力。
在遥感图像分类中，CNN可以通过多层卷积和池化操作提取图像中的空间信息和语义信息，并通过全连接层进行分类预测。
通过训练大量的标注数据，CNN可以学习到遥感图像的特征表示，从而实现高精度的分类。
2. 循环神经网络（RNN）在遥感图像分割中的应用循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络模型，对于遥感图像的像素级别分割具有优秀的性能。
通过引入长短期记忆（LSTM）单元，RNN可以学习到遥感图像中像素之间的空间相关性，从而实现精确的像素级别分割。
RNN在处理遥感图像时，可以考虑到像素的上下文信息，提高了分割算法的精度。
三、基于深度学习的遥感图像分类与分割算法研究1. 深度卷积神经网络（DCNN）算法深度卷积神经网络是一种具有多层卷积层和池化层的网络结构，可以通过多层的卷积和池化操作提取遥感图像中的特征。
DCNN算法通过端到端的训练方式，可以自动学习遥感图像的特征表示，并通过全连接层实现图像的分类。
一种结合遗传算法和最大类间方差法的图像分割新方法
一种结合遗传算法和最大类间方差法的图像分割新方法
韩海峰
【期刊名称】《湖南工程学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2015(025)002
【摘要】传统的一维图像Otsu方法,只能对图像的灰度信息进行处理,对空间信息、像素等部分不能得到处理,因此在图像受到噪声或其他干扰时灰度直方图中的波峰、波谷会呈现不明显的分布,造成分割失误.本文结合遗传算法和最大类间方差法的图
像分割新方法,是以遗传算法确定阀值空间中的最优阀值,最大类间方差法确定图像
背景和目标图像之间的灰度方差面的最大值,避免受到噪声等因素的干扰.通过仿真
实验发现该图像分割方法可降低分割时间,分割质量较好,发展前景广阔.
【总页数】5页(P43-46,54)
【作者】韩海峰
【作者单位】忻州师范学院数学系,忻州034000
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于最大类间方差法与GA相结合的图像分割算法研究 [J], 洪浩;霍春宝
2.一种结合改进OTSU法和改进遗传算法的图像分割方法 [J], 李贤阳;黄婵
3.一种结合粒子群算法和自适应加权窗的二维Otsu图像分割新方法 [J], 颜学颖;
焦李成
4.群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法与脉冲耦合神经网络融合的图像分割
算法 [J], 程述立;汪烈军;秦继伟;杜安钰
5.一种结合遗传算法的图像分割方法 [J], 李银松;申棽
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基于最大类间方差法的图像分割系统的设计与实现
基于最大类间方差法的图像分割系统的设计与实现王暕来 杨春玲（哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院，哈尔滨 150001）摘要：在现代战争中，快速而有效的对攻击目标进行识别和跟踪对获取战争主动权起着很重要的作用，而要达到这个目的，就需要从目标图像中准确的分割出目标。
在图像分割中，阈值的选取至关重要。
最大类间方差法是一种常用而有效的图像分割算法，并已在许多实时场合中采用。
为满足高速场合的要求，本文采用Altera公司的Cyclone II 系列的FPGA实现类间方差的计算。
实验结果表明，本设计能够实时稳定的对目标分割提取，分割效果良好。
关键词：图像分割；最大类间方差；FPGAImplementation of image segmentation systembased on Otsu methodWANG Jian-lai YANG Chun-ling(Electrical Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150001)Abstract: In the modern war, recognizing and tracking the target rapidly and effectively is of vital importance for acquiring war initiative. For the sake, it is necessary to segment the target from the image accurately. In image segmentation, threshold selection is very important. The Otsu’s method is an effective algorithm for image segmentation, and has been widely employed in various real-time applications. In this paper, an implementation on FPGA of Altera's Cyclone II series for the BCVC (Between Class Variance Computation) of Otsu’s method is presented to meet these high speed requirements. The experimental results indicate that the system can obtain a good performance of image segmentation.Keywords:Image segmentation; Maximum between class variance; FPGA引言图像分割是图像处理和计算机视觉中基本而关键的技术之一，也是图像理解与模式识别的前提[1]，在实际中也有着很广泛的应用。
基于最大类问方差的快速图像分割算法的研究
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６ ６・
科 技论坛
基于最大类问方差的快速图像分割算法的研究
邰 宇
（ 黑龙 江省计算 中心， 黑龙 江 哈 尔滨 １０ ３） ５０ ６ 摘 要： 通过对 毫米波技术与成像算法的研 究 ， 重点研 究 了基于最大类间方差的快速 图像分割算法。该算法根据最大类方差原理 ， 通 过二分逼近逐次逼近最佳分割阈值 ， 相对于传统的最大类间分割方 法提 高了速度 ， 算法也可 以扩展到一般数 字图像 的分割 ， 效果也 该 其
较好。
关键词 ： 最大类间方差 ； 图像分割 ； 成像算法
３图像分割方法 ３１图像分割定义 ． 近年来 ， 极端主义和恐怖主义的出现 ， 使得新型反恐武器系统和 图像分割 ， 就是把一个 图像分解成它的构成成分 ， 以便对每一 目 特种装备需求大幅增加 ， 世界各大 国都加大投入 ， 积极研制 ， 特别是 标进行测量。 图像分割是一个十分 困难的过程。 但其测量结果的质量 用于反恐部队的新装备 ， 非常引人关注。 毫米波成像技术在国际上属 却极大地依赖于图像分割的质量。 有两类不 同的图像分割方法。 一种 于领先技术 ， 欧美等国对我 国也进行技术封锁 。 而成像算法是毫米波 方法是假设 图像各成分的强度值是均匀 的并利用这种均匀性 ；另一 成像的关键技术 ， 它直接影响成像技术的水平 。目前 ， 国内也开展 了 种方法寻找图像成分之间的边界 ， 因而是利用图像的不均匀性。 相关方面的研究 ，但这些检测技术都需要配有复杂庞大的控制以及 ３ ． ２常用分割方法 信号处理系统 ， 成本高昂 ， 而且检测时间都在秒 的数量级 ； 更关键 的 图 像分割是图像 由预处理转入分析 的关键一步 ， 它作为一种基本 点的是这些设备根本无法满足远距离检测 的需要 。 的计算机视觉技术 ， 它在图像分析及模式识别中起着重要的作用 。 常 １ ． ２毫米波成像技术特点 用 的图像分割方法 ： 有基于直方图的分割方法， 有基于 区域生长分割 毫米波的工作频率介于微波和光之间 ， 因此兼有两者 的优点 ， 方法 ， 它 有基于边缘检测的分割方法 。 虽然已经提出了这几种 图像分割 具有以下 主要特点 ： 方法 ， 但如果所处理的图像不同 ， 每种方法都会受到一定的局限。 １ ．极宽的带宽 。通常认为毫米波频率范 围为 ２ ． ０ Ｇ ｚ ．１ ２ ６ ５—３０ Ｈ ， ３２１直方图分割。最简单的方法是建立在亮度值 的直方图分析 ． ． 带宽高达 ２ ３ Ｇ ｚ 超过从直流到微波全部带宽的 １ 倍 。 ７． Ｈ 。 ５ ０ 即使考虑 的基础上 的。如果一个图像是由明亮 目标在一个暗的背景上组成的 ， 一个是 由目标点产生的峰值 ， 另一 大气吸收 ， 在大气 中传播时只能使用四个主要 窗１ ， ３ 但这四个窗 口的 其灰度直方图将显示两个最大值 ： 总带宽也可达 １５ Ｈ ， ３Ｇ ｚ为微波以下各波段带宽之和的 ５ 。这在频 个峰值是 由背景点产生。 倍 如果 目标和背景之间反差足够高 ， 则直方 图 率资源紧张的今天无疑极具吸引力。 中的两个 峰值相距甚远 ， 可选一个强度阈值 Ｔ将两个最大值隔开。 如 １ ．波束窄。在相同天线尺寸下毫米波的波束要 比微波的波束 果图像 由两个 以上成分所组成 ， ．２ ２ 则直方 图将显示 多重峰值 ， 分割可 以 窄得多。例如一个 １ｃ ２ｍ的天线 ，在 ９ Ｇ ｚ ． Ｈ 时波束宽度为 １ ， 取多重阈值来完成。最大类间方差算法就是基于灰度直方图的图像 ４ ８度 而 ９ Ｇ 时波速宽度仅 １ 度。 ４ Ｈｚ ． ８ 因此可以分辨相距更近的小 目标或者更 分割算法。 为清晰地观察 目标 的细节 。 ３２ ．２区域生长。区域生长（ｅｉｎｇｏ ｉｇ是一种根据事前定义 ． ｒｇ ｒｗｎ ） ｏ １ ．全天候特性 。 ．３ ２ 与激光相比， 毫米波传播受气候的影响要小得 的准则将像素或子区域 聚合成更大 区域的过程 。基本方法是先在图 多， 可认为具有全天候特性 。 像中挑选一个或一个以上 的种子点 洇 为毫米波 图像 中 目标区域的 １ ．元器件小 。 ．４ ２ 和微波相比 ， 毫米波元器件的尺寸要小得多。因 灰度总是高于背景的灰度 ， 灰度最大点即是 目标中温度最高的地方 ， 此毫米波系统更容易小型化。 因此 ， 在应用区域生长法时 ， 一般选择灰度值最大的点作为初始种子 ２ 图像分割算法及 图像预处理 像素点 ， 进行图像分割） ， 种子点 的数 目等于被检测 区域的数 目； 然后 ２１基于最大类间方差的分割算法 ． 规定像素之间的相似性的准则 ， 最简单的是基于像素灰度值 的准则 。 该算法首先通过灰度图像获取 图像的灰度直方图信息 ，然后利 ３． ．３梯度法。 ２ 第三种图像分割法建立在图像的不连续性基础上 。 用这些信息进行类间方差运算 自动寻找最佳 阈值 ，最后将 目标从图 此方法一般采用某种梯度运算 （ 边缘检测） 。从向量分析中知道 ， 梯度 像进行分割出来。图像二值化处理是一种灰度处理 ， 二值化 图像 可以 向量指 向在坐标（ ｖ ｆ的最大变化率方向。计算图像 的梯度要基 ｘ １ ， 的 通过适当地分割灰度图像得到。 如果物体 的灰度值落在某一区间内 ， 于在每个像素位置都得到了偏导数 ａ ｘ和 ａ ｖ 梯度运算最常用 ｆ ｆ 。 并且背景的灰度值在这 一区间之外，则可以通过阈值运算得到物体 的是 Ｐｅ ｉ 和 Ｓｂｌ算子。ｒｗｔ模板实现起来 比 Ｓｂｌ ｒｗｔ ｔ ｏｅ Ｐｅ ｉ ｔ ｏ ｅ模板更为简 的二值图像 ， 即把区间内的点置成 １ 区间外 的点置成 ０ ， 。 单， 但后者在噪声抑制特 ｌ方面略胜一筹 。正如上文所说 ， 生 问题是一 ２２图像预处理的一般方法 ． 般边缘检测并不生成一条连续的边界 ，故此法往往借助于一些边缘 图像预处理的一般有图像去噪、 图像增强等方法 。 连接法以获得满意 的连续边界。 ２２１图像去噪。图像去噪的一般方法为滤波 ， ． ． 而中值滤波则是 结束 语 滤波中的典型 。 中值滤波是一种常用的非线性滤波技术 ， 其基本思想 随着毫米波成像技术的不断发展 ， 毫米波成像处理越来越受到人 是用像素点邻域灰度值 的中值来代替该像素点的灰度值 。中值滤波 们的重视。 各种各样 的图像分割算法层出不穷 ， 而随着各种新的方法 般采用一个 ｍ×ｎ的滑动窗 口， 从左 至右 ， 从上到下逐行移动 ， 被引入到毫米波图像处理 中， 其 毫米波成像算法的应用面将越来越广。 参考文献 中 ｍ 为滑动窗 １行数 ， ３ ｎ为滑动窗 口列数。对滑动窗 口内像素点灰
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
基于最小类内绝对差和最大差的图像阈值分割
Ｔｈ ｍａ ｅ Ｔｈ ｅ ｈ ｌｉｇ Ａｌｏ ｉ ｍ ｓ ｄ ｏ ｎｍ ｕ Ｗ ｉ ｉ－ ｕ ｔ ｒ ｅ Ｉ ｇ ｒ ｓ ｏｄｎ ｇ ｒｈ Ｂａ ｅ ｎ Ｍｉｉ ｍ ｔ ｎ Ｃｌｓｅ ｔ ｈ
Ａｂ ｏ ｕ ｅ Ｄｉｅ ｅ ｃ ｎ ｘｍ ｕ Ｄｉ ｅ ｅ ｃ ｓ ｌｔ ｆ ｒ ｎ ｅ ａ ｄ Ｍａ ｉ ｍ ｆ ｒ ｎ ｅ
（ ． ｏ ）Ｔ ｏａ ｏｉ ｍ ｒｈｅｈ ｌｉ ｒ ｐ ｐｓｄｉ ｔｉ ｐｐｒｗ ｉ ｅ ａｅ ｎＭｉｉｕ ｔｉ－ｌｓ ｒ ｂｏ ｔ Ｄｆ ｒｎｅ Ｎ ｒ ． ｗ ｇｒｈ ｓ ｒｓｏ ｎ ａｅ ｒ ｏｅ ｓ ａｅ ，ｈｃ ａ ｓｄｏ ｎｍ ｍ Ｗｉ ｎＣｕｔ ｓｌ ｅ ｉｅｅｃ ｍ ｌ ｔ ｆ ｔ ｏ ｄ ｇ ｏ ｎ ｈ ｈｒ ｂ ｈ ｅＡ ｕ ｆ
摘
要 ：阈值分割是 图像处理 中一种 简单有效的 图像分 割方法 ，应 用极 为广泛 。阈值选取 是阈值分 割 的关 键。最小类
内方差法 （ ｔ Ｏｓ ）因其分割精确 ，适用 范围广而成为广泛采用 的一种 图像 阈值分 割方法 ，它 实质上是最 小二乘法 （ 于 ｕ法 基 ￡ 范数 ） ， 。与此不同 ，本文提出 了基于最小类 内绝对 差 （ 基于 工 范数 ）及最 小类 内最大差 （ 基于 Ｌ 范数 ） 的图像 阈值 分 割算法 ，并导出 了这两种方法 的二维算 法形 式。文 中给 出了实验结 果 ，并进行 了分 析与 比较。结果表 明 ，这两种 方法在 某 些类型图像下 ，阈值分割效果 明显优 于最小类 内方差法 ，而其二维算法 的分割效果普遍优于相应 的一维算法 。 关键词 ：阈值选取 ；最小类 内方差 法 ；最小 类 内绝对差法 ；最小类 内最 大差 法
Ａｂ ｔ ｃ ： Ｔ ｒｓ ｏｄｎ ｓａｓｍｐｅａ ｄｅ ｃｅ ｔ ｅｈ ｉｕ ｒｉ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎｉ ｉｉ ｌ ｍａ ｅｐ ｃ ｓｉｇ Ｉ ｆ ｄ ｉｅａ ｐｉ ｓｒ ｔ ａ ｈｅｈ ｌｉｇｉ ｉ ｌ ｆ ｉｎ ｃ ｎｑ ｅｆ ｎ ｉ ｔ ｏ ｍａｅｓｇ ｎａｉ ｎｄｇｔ ｇ ｒ ｅ ｓ ．ｔ ｎ ｓｗ ｄ ｐ ｌ ｏ ａｉ ｏ ｎ ｉ —
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３ Ｋｎ ｗｌ ｇ ｎ ｉｅ ｒ ｇ ａ ｄＤｉ ｏ ｅｙＲｅｅ ｒｈＩ ｓｉ ｔ， ｃ ｌ ｄＵｎ ｖ ｒｉ ｆ ｅ ｈ ｏｏ ｙ Ａｕ ｋａ ｄ１ ２ ， ｅ Ｚ ａａ ｄ ． ｏ ｅ ｅＥ ｇｎ ｅ ｎ ｓ ｖ ｒ ｓ ａｃ ｔ ｕｅ Ａｕ ｋ ａ ｉｅ ｓ ｙｏ ｃ ｎ ｌｇ ， ｃ ｌ ０ ０ Ｎ ｗ ｅ ｌ ） ｄ ｉ ｎ ｃ ｎ ｔ ｎ ｔ Ｔ ｎ ｎ
像 灰度直方图的方法 ，使 目标与背景 的类 内方差和最小 ，动 态 地确 定 图像 的最 佳分 割 阈值 ，从 而得 到相应 的二值 化 图
像 】 。该算法虽然解 决了阈值 分割门限的选取 问题 ，但是需
２ 图像分胡算法理论模型
２ 最小类 内方差算法 ． １ 最小 类内方差算法通过穷尽地搜索图像的灰度直 方图 ，
ｒ ２ ￡Ｉ
一
（） 出最终 的聚类中心 ， 最终聚类 中心之间的部分作 ５输 将
为搜索空间， 用最小类 内方差算法在该空问内搜索最佳闽值 。 （） ６用最佳 阈值实现遥感图像 分割 。
统计灰度直方图，得到最小 灰度值 和最大灰度值ｂ
２
确定聚类数 目ｋ ２ －， 以“ 作为初始聚类中心 和６
［ ｓｒｃ］Ｉ ｒｅ ｏｒｄ ｃ ｅｃ ｍｐ ｔｔ ｎｏ ｅｍｉｉ ｍ ｎｅｃａｓｖｒ ｎｅａｇ ｒ ｍ ｎｔｅｒｍｏｅｓｎｉｇ ｉ ｇ ｅｍｅ ｔｔ ｎ ｔｅ Ａｂ ｔａ ｔ ｎｏｄ ｒｔ ｅ ｕｅｔ ｏ ｕａ ｏ ｆｔ ｎｍｕ ｉｔｒｌｓ ａｉ ｃ ｌｏ ｔ ｉ ｅ ｔ ｅ ｓ ｍａ ｅｓｇ ｎａ ｏ ， ｈ ｉ ｈ ａ ｉ ｈ ｈ ｎ ｉ ｈ ｅｕｖ ｌｎ ｆ ｅｏｊｃｉｅｆｎ ｔ ｎ ｒｖ ｄｂ ｓｄｏ ｅｐｉｃ ｌｓ ｆｈ ｎｍｕ ｖｒ ｎｅａｇ ｒ ｍ ｎ ｅｋｍｅ ｓｃ ｓ ｒ ｇａ ｏ ｔｍ．ｎ ｑ ｉａ ｔ ｂｅｔ ｃ ｏ ｓｓｐｏ ｅ ａｅ ｎｔ ｒ ｉ ｅ ｅｍｉｉ ｍ ａｉ ｃ ｌｏｉ ａ ｄｔ — ａ ｌ ｔ ｎ ｌ ｒｈ Ｉ ｅ ｏｔ ｈ ｖ ｕ ｉ ｉ ｈ ｎｐ ｏｔ ａ ｈ ｔ ｈ ｎ ｕｅ ｉ ｇｉ
古∑ｆＥｎ／ｌ ｎ＋Ｖ Ｉ∑Ｉ（ ｉ Ｔ＋Ｉ ｎ Ｅ∑１Ｖ ，ｉ —＝１ｉ Ｅｎ 古 ＝Ｔ＋ ｆ ＝ ｉ ｒ＋ ／ Ｖ１（ ｉ ： ） 一∑ｉ， ｉ ） ＝ ｌ
使 目标与 背景 的类内方差和最小 ，动态地 确定图像 的最佳分 割阈值 。最佳 阈值判决准则 函数为 ：
．
Ｔ ＝ ａ ｇ ｒ
ｍ …… ＝ｆ／） ｉ ｉ Ｉｕ一 Ｐ＋∑（ ／ Ｐｌ ｎＬ Ａ ｉ ∑ （ １６ ｉ 一 ） Ｊ
… …
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２
Ｌ ＿ ｌBiblioteka ２ ］ （ １ ）
２ Ｉ ｓ ｔ ｔ ｆＩ ｇ ｏ ｅ ｓｎ ｎｄ Ｐ ｔ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ， ｈａ ｇ ａ ｉ ｏ ｏ ｇ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ， ａ ｇ ａ ０ ２ ０ Ｃｈ ｎ ； ． ｎ ｔ ｕ ｅｏ ｉ ｍａ ｅＰｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ａ ａ ｔ ｎ Ｒｅ ｏ ｎ ｔ ｎ Ｓ ｎ ｈ ｉ ａ ｔ ｎ ｉ ｅ ｓｔ Ｓｈ ｅ ｉ Ｊ ｙ ｎ ｈ ｉ ０ ４ ， ｉ ａ ２
Ｈ ＡＮＱｉｇｓｎ Ｊ ＡＺ ｅ ．ｏ ｇ， ｊ． ｎ Ｙ ＮＧ ｅ， ＡＮ Ｓ ａ －ｉｇ ｎ ． ｇ， Ｉ ｈ ｎｈ ｎ ＹＵ Ｙｎｆ ｇ， Ａ ｏ ｅ Ｊ Ｐ Ｇ ｈ ｏｎｎ 。 ｉ
（． ｌ ｇ ｆ ｎｏｍａｉｎＳ ｉ ｃ ｎ ｎ ｉｅｒ ｇＸｉｊ ｎ ｎｖｒｉ ， ｕ ｉ ３ ０ ６ Ｃｈｎ ； １Ｃｏｌ ｅ ｆｒ ｔ ｃｅ ｅａｄＥ ｇｎ ｅ ｎ ， ｎｉ ｇＵ ｉｅｓｔ Ｕｒｍｑ ０ ４ ， ｉａ ｅ ｏＩ ｏ ｎ ｉ ａ ｙ ８
关健词 ：最小类 内方差算法 ；ｋ均值聚 类算法 ；遥感 ；图像分割 －
Ｒｅ ｏ ｅＳ ｎ ｉ ｇ Ｉ ａ ｅＳ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｍ ｔ ｅ ｓｎ ｍ ｇ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ
Ｂａ ｅ ｎ Ｏｐ ｉ ｉ ｅ ｉ ｉ ｕ ｎ ｅ ｃａ ｓＶａ ｉ ｎ ｅＡｌ ｏ ｉｈ ｓ ｄ ０ ｔｍ ｚ ｄ Ｍ ｎ ｍ ｍ Ｉ ｔ ｒ ｌ ｓ ｒａ ｃ ｇ ｒｔ ｍ
ＤＯｈ １ ．９ ９ ． ｓ．０ ０３ ２ ．０ １１ ． １ ０３ ６０ｉ ｎ１ ０ —４ ８２ １ ．３ ７ ｓ ０
１ 概述
图像分 割是数字 图像处理 中一 个经典而又 重要的问题 ，
基础上 ，证明两者判别准则函数的等效性 ，并 利用 ｋ均值聚 一 类算法 的高效性对最小类 内方差算法进行优化 ，缩小最小类 内方差算法 的搜索空 间，提高运算效率 ，满足 了遥感图像实
２０ ２
计
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机
工
程
２ Ｉ 年 ７ ５日 ０】 月
Ｊ＝ ∑Ｊ ，， 圭 一 圭ｊ（ ） 兰 ｍＩ ｎ ， ＝ ｌ
ｊ ｌ＝ ＝ｉ１ ｊ ｌ＝ ’ ＝ ｉ１’ 。 。
（ ２ ）
（） 定 ｋ均值聚 类算法的聚类数 目（＝ ） ２确 ． ２和初始聚类 中
６（，） ａ 。 ｂ
根据聚类判别准则函数 对每个像素进行分类
口 ＝∑“一／ ）Ｐ ＋ ∑ （一／ １ ｏ ４）Ｐ ＝
１ ７ ２ １ ￡１ 一 ￡１ 一 ￡１ ２
∑（一∑ｉ ∑ｎ）ｒ ＋— Ｙ “一 ∑ ｎ ／∑ ｎ） ＝ ｎ／ ｉ ｔ ｉ ｉｉ ｉ
１ Ｔ ７ ７ ２ １ Ｌ】 一 ￡】 一 ＬＩ — ２
ｒ ｄ ｃ ｓｔｅｈ ｎｉ ｏ ｅａ ｄｈａ ａ—ｉ ｐ ｅ ａｃ ｌｔ ｅｏ ｔ ａ ｈ ｅｈ ｌ ． ｅ ｕ ｅ ｕ ｔ ｈ ｎｇｚ ｎ ｓａｒ ｌ ｍｅｓ ｅ ｄｔ ｃ ｌｕ ａｅｔ ｐ ｍ ｌｔｒｓ ｏ ｄ ｎ ｅ ｔ ｏ ｈ ｉ
［ ｅ ｏ ｄ ｌ ｍｉｉ ｍ ｔｒｌｓ ａｉｎ ｅａ ｏ ｔｍ； — ａｓ ｌｓｅｉｇａｇ ｒ ｍ；ｅ ｔ ｎｉｇ ｉ ｇ ｇ ｎａｉｎ ｋ ｙｗ ｒ ｓ ｎｍｕ ｉ ｅｃａｓ ｒ ｃ ｌ ｒ ｎ ｖ ａ ｇｉ ｈ ｋｍｅ ｕｔｒ ｌｏ ｔ ｒｍｏｅ ｅ ｓ ；ｍａｅｓ ｍｅｔｔ ｎ ｃ ｎ ｉ ｈ ｓ ｎ ｅ ｏ
时处理的需要 。
是计算机视觉 的基础 ，是模式识别和 图像分析 的关键 环节 ， 在 数字 图像处理 中占据重要的地位。 图像分割技术发展至今 ，
已有很多分割方法 ，主要 有边缘提 取法 、区域生长法 、阈值 法、聚类法等 。其中 ，最小类 内方差算法作为一种基于 阈值 的图像分割方法 ，因具有思想简单 、容易实现 、分割效果好 等优点而被广泛应用 。该算法的基本思想是采用穷尽搜索 图
第３ ７卷 第 １ 期 ３
Ｖ ．７ ｏ１３
・
计
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工
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２ １ 年 ７月 ０１
Ｊ ｌ ｕ ｙ ２０１ １
ＮＯ １ ．３
Ｃｏ ｐｕ ｅ ｍ ｔ ｒＥｎｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｉ ｅ ｒｎ
图形 图像处 理 ・
文章编号：ｌｏ ＿４８ｏ１３＿２９＿２ 文献标识码： ０ｏ ３２（ １ｌ—０１＿０ — ２ ） Ａ
运 而 生 ， 如 文 献 ［】 用 简 化 的脉 冲 耦 合 神 经 网络 （ｕｓ ３采 Ｐ ｌ ｅ Ｃ ｕ ｌ ｕａ Ｎ ｔ ｒｓＰ Ｎ 对最小类内方差算法进行优 ｏ ｐｅ Ｎｅｒｌ ｅｗｏｋ， Ｃ Ｎ） ｄ 化 ， 文 献 ［】 用 混 沌粒 子 群 优 化 （ ｈ ｏ ａｔ ｌ Ｓ ｒ ４采 Ｃ ａ ｓＰ ｒｃ ｗａｍ ｉｅ Ｏ ｔ ｚｔ ｎＡｌｏｉ ｍ， Ｐ Ｏ） ｐｉ ａ ｏ ｇ ｒｈ Ｃ Ｓ 算法对最小类内方差算法进 行 ｍｉ ｉ ｔ
３ 奥克兰理工大学知识工程 与开发研究所 ，奥克兰 ｌ２ ） ． ＯＯ
摘
要 ：为有效提高最小类内方差算法在遥感 图像分 割中的实时性 ， 在分析最小类 内方差算法和 ｋ均值聚 类算法原 理的基础上 ， 一 证明两者
判另 准则函数 的等效性 ，利用 ｋ均值 聚类算法的高效性对最小类 内方差 算法进行 优化 。实验结果表 明，优化的最小类内方差算法搜索空 间 Ⅱ 一 小 ，获取阈值速度快 ，具有较 强的实时 陆。
基 金项 目：科技部 国际科技合作基金资助项 目（０９ Ｆ ２７） ２０Ｄ ＡＩ８０
优化 ， 献【 采用克隆选择遗 传算法对 最小 类内方差 算法进 文 ５ 】 行优化 。这些优化算法在一定程度上减少 了计算量 ，取得 了 较好的效果 。但是仍难以满足遥感图像实时处理的需要。 本文在分析最小类内方差算法和 ｋ － 聚类 算法原理 的 均值
ａ ｄ ｔｏ ，ａ ｎ ｗ ａ ｔ ｍｉ ｉ ｕ ｖ ｒａ ｃ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｋ ｍｅ ｎｓ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ．Ｅｘ ｅ ｍｅ ｔ ｌｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ａ ｔ ｅ ｅ ｔｖ ｌ ｄ ｉｉ ｎ ｅ ｆ ｓ ｎ ｍ ｍ ａ ｉ ｎ ｅ ａ ｏ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ － ａ ｐ ｉ ａ ｏ ｓ ｒ ｐ ｓ ｄ ｌ ｉ ｍｉ ｉ ｐｒ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ｔｉ ｆ ｃ ｅ ｙ ｓ ｈ ｉ
其 中 ，ｋ为聚类数 目；ｍｑ ｌ ， 为每类的均值 ； ｎ 为每 ｊ ＝ ， …， ２ ） 类 中各 个数据对象的数 目。
（） ３根据聚类判别准则函数 Ｉ 更新 聚类 中心 。 ，
ｆ） ４如果相邻 ２次的聚类中心没有任何变化，说明聚类 判
别准则函数 已收敛 ， 停止迭代 ； 否则 ， 回（） 继续计算 。 返 ３，
中 田分类号： Ｐ９・ Ｔ３１ｌ ４
基 于最 小类 内方差优化 算法 的遥感 图像 分割
韩青松 ，贾振红 ，余银蜂 ，杨 杰 庞韶宁 ，
（． 疆大学信息科学与工程学 院，乌鲁木 齐 ８０ ４ ； １新 ３０６
２ ．上海交通大 学图像 处理与模式识别研究所 ，上海 ２ ０ ４ ； ０ ２ ０
２ 判别准则函数等效性证 明 ． ３ 通 过最小类 内方差算法和 ｋ均值聚类算法的基本原理可 一 以知道 ，在通过各 自的判别准则函数寻找最佳阈值和最终聚
类中心时 ，要保证 图像 的整体分割效果最好 ，最佳阈值和最 终聚类中心都对应 目标 函数 的极小值 。因此 ，两者的判别 准 则函数实际上是等效 的。 由式（） １可知 ，最小 类内方差算法 的判别准则函数为 ：