| 【中文题名】 | 遥感图像分割算法的研究与应用 |
| 【英文题名】 | Study and Application of Algorithms for Remote Sensing Image Segmentation |
| 【学科专业】 | 计算机科学与技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-9-14 |
| 【中关键词】 | 图像分割,遥感图像,阈值,遗传算法,数学形态学,分水岭变换 |
| 【英关键词】 | image segmentation,remote-sensing image,threshold,genetic algorithm,watershed transfer,floating -point image, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法> |
| 【论文摘要】 | 遥感图像分割，是指对遥感图像进行处理、分析，从中提取目标的技术和过程。遥感图像通常表现为：灰度级多、信息量大、边界模糊、目标结构复杂等等，由于遥感图像的这些特性，使得对遥感图像的分割没有完全可靠的模型进行指导，因而在一定程度上阻碍了分割技术在遥感领域的应用。本文重点研究了基于遗传算法的遥感图像阈值分割和基于分水岭变换的遥感图像分割两类算法，并根据项目的实际需要对算法进行了实现，设计完成了遥感图像分割演示系统，本文所做的主要工作如下：
1．遥感图像分割方法综述。对现有的遥感图像分割方法进行了系统的归纳总结，并将其分为三大类进行了阐述，为在该领域进行进一步的研究提供了一定的参考作用。
2．提出了基于遗传算法的遥感图像分割多阈值选取的算法。在分析实现单阈值遗传算法的基础上，对单阈值的遗传算法进行了三方面的扩展：1)编码方法、2)适应度函数、3)交叉操作和变异操作；设计实现了基于遗传算法的遥感图像分割多阈值选取算法，实验表明，该算法的阈值选取效率优于传统的多阈值算法。
3．改进了一种解决过度分割问题的方法。本文对典型的V-S算法进行了实现，对图像分割过程中存在的过度分割... |
| 【论文题纲】 |
|
图目录 |
6-8 |
|
表目录 |
8-9 |
|
摘要 |
9-10 |
|
ABSTRCAT |
10-11 |
|
第一章 绪论 |
11-18 |
|
1.1 课题研究背景 |
11-12 |
|
1.2 遥感图像分割算法的研究现状 |
12-14 |
|
1.2.1 阈值化算法 |
12 |
|
1.2.2 基于区域的分割算法 |
12-13 |
|
1.2.3 基于边缘检测的分割算法 |
13-14 |
|
1.3 课题相关领域概述 |
14-15 |
|
1.3.1 遗传算法 |
14 |
|
1.3.2 数学形态学 |
14-15 |
|
1.4 课题简介 |
15-16 |
|
1.4.1 课题来源 |
15 |
|
1.4.2 课题研究重点 |
15-16 |
|
1.5 论文的组织结构 |
16 |
|
1.6 论文的主要研究成果 |
16-18 |
|
第二章 基于遗传算法的遥感图像阈值分割算法 |
18-36 |
|
2.1 遗传算法理论 |
18-23 |
|
2.1.1 遗传算法的基本概念 |
18-19 |
|
2.1.2 遗传算法基本原理 |
19-20 |
|
2.1.3 精英策略的遗传算法 |
20-22 |
|
2.1.4 遗传算法应用中的几个关键问题 |
22-23 |
|
2.1.5 小结 |
23 |
|
2.2 基于遗传算法的图像单阈值分割算法 |
23-25 |
|
2.2.1 类别方差自动阈值法(Otsu法) |
23-24 |
|
2.2.2 最佳熵自动阈值法(KSW) |
24-25 |
|
2.2.3 单阈值分割算法的实现 |
25 |
|
2.3 基于遗传算法的遥感图像多阈值分割算法 |
25-35 |
|
2.3.1 编码方法 |
26 |
|
2.3.2 适应度函数 |
26-27 |
|
2.3.3 交叉操作、变异操作 |
27-28 |
|
2.3.4 多阈值分割算法的实现 |
28-33 |
|
2.3.5 遗传算法阈值分割与相应的普通阈值分割方法的比较 |
33-35 |
|
2.4 本章小结 |
35-36 |
|
第三章 基于分水岭变换的遥感图像分割算法 |
36-58 |
|
3.1 分水岭变换的基本概念 |
36-40 |
|
3.2 V-S分水岭算法实现 |
40-42 |
|
3.3 过渡分割问题产生的原因及解决方法 |
42-43 |
|
3.4 改进的分水岭算法 |
43-56 |
|
3.4.1 梯度图像 |
43-44 |
|
3.4.2 浮点活动图像 |
44-46 |
|
3.4.3 分水岭变换 |
46-47 |
|
3.4.4 基于灰度和面积控制的小区域合并 |
47-52 |
|
3.4.5 实验结果 |
52-55 |
|
3.4.6 实验结论 |
55-56 |
|
3.5 本章小结 |
56-58 |
|
第四章 遥感图像分割演示系统的实现 |
58-63 |
|
4.1 系统实现 |
58-61 |
|
4.2 相关问题说明 |
61-62 |
|
4.2.1 均值算法 |
61 |
|
4.2.2 链表结构 |
61-62 |
|
4.3 本章小结 |
62-63 |
|
第五章 结束语 |
63-65 |
|
5.1 本文工作总结 |
63 |
|
5.2 下一步工作展望 |
63-65 |
|
致谢 |
65-66 |
|
作者在攻读硕士期间发表的论文 |
66-67 |
|
参考文献 |
67-68 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389379 |
