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《基于圖論遙感圖像分類研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得西南科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。簽名：到豫日期：仞／多口手D廠關(guān)于論文使用和授權(quán)的說明本人完全了解西南科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：學(xué)校有權(quán)保留學(xué)位論文的復(fù)印件，允許該論文被查閱和借閱；學(xué)?？梢怨荚撜撐牡娜炕虿糠?/p>
2、內(nèi)容，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。(保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定)簽名：糾編導(dǎo)師虢套小移日期：邡、易、、7西南科技大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第1頁摘要近年來遙感衛(wèi)星技術(shù)發(fā)展迅速，在遙感技術(shù)的各種應(yīng)用中，遙感圖像目標(biāo)識(shí)別以及分類一直以來都是遙感圖像處理、攝影測量和GIS等領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。隨著遙感圖像分辨率的不斷提高，如何獲取更多有用的信息成為了首要解決的問題。面向?qū)ο蟮倪b感圖像目標(biāo)分類方法已經(jīng)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)，它利用對(duì)象的特征信息包括光譜、紋理等來進(jìn)行綜合判別以達(dá)到分類的目的。基于圖論的圖像分
3、割由于具備良好的分割特性而備受人們的青睞，是近年來國際上一個(gè)研究熱點(diǎn)。在圖論中，圖像被看作一個(gè)帶權(quán)圖，圖像中的像元或像元區(qū)域與帶權(quán)圖中的頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)，圖像中兩個(gè)像元或像元區(qū)域的相似性與帶權(quán)圖中的邊權(quán)值對(duì)應(yīng)。目前，已有多種基于圖論的分割方法得到應(yīng)用，本文研究了基于最小生成樹的分割方法。首先進(jìn)行遙感圖像特征提取。遙感圖像包含了豐富的信息，選擇合適的顏色空問進(jìn)行顏色特征的提取，設(shè)計(jì)Gabor濾波器組對(duì)其進(jìn)行紋理特征提取，將多個(gè)特征進(jìn)行融合組成向量來更好地表達(dá)圖像的信息。其次根據(jù)最小生成樹設(shè)計(jì)了圖像分割方法，以加權(quán)的歐氏距離
4、作為圖的邊權(quán)函數(shù)，以此來反映圖像中不同區(qū)域之間的相似性。設(shè)計(jì)了一種基于邊權(quán)函數(shù)的簡單準(zhǔn)則，根據(jù)控制參與合并的邊權(quán)比例來控制區(qū)域的合并。滿足這個(gè)準(zhǔn)則的兩個(gè)區(qū)域說明它們具有同樣的性質(zhì)可以合并為一個(gè)大的區(qū)域，而不滿足的則不能進(jìn)行合并。通過調(diào)整閾值可以實(shí)現(xiàn)多尺度分割，實(shí)驗(yàn)證明有較好的效果。最后在圖像分割的基礎(chǔ)上用面向?qū)ο蟮姆椒ㄟM(jìn)行分類，針對(duì)遙感圖像分類過程中的不確定性，采用模糊C．均值聚類算法對(duì)分割出的對(duì)象進(jìn)行聚類，它是在模糊集合的基礎(chǔ)上利用隸屬度信息來確定待分類對(duì)象屬于哪一種類別，實(shí)驗(yàn)證明可以達(dá)到較高的分類精度。關(guān)鍵詞
5、：圖論面向?qū)ο蠖嗵卣髯钚∩蓸淠：鼵．均值聚類西南科技大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第1I頁AbstractRemotesensingsatellitetechnologyhasdevelopedrapidlyinrecentyears．Amongthevariousapplications，remotesensingimagetargetrecognitionandclassificationhasalwaysbeenanimportantresearchcontentofremotesensingimageproce
6、ssing，photogrammetryandGISfield．Withtheresolutionenhancingofremotesensingimage，howtogetmoreusefulinformationhasbecomeourfirstimperative．Andnow，object—orientedclassificationmethodofremotesensingimagehasbecomeahotissue．Itusesthecharacteristicsinformationoftheob
7、ject，includingspectroscopy，texture，toachievethepurposeofclassificationbysyntheticdiscriminating．Duetoitsgoodcharacteristics，theimagesegmentationbasedongraphtheoryhasbecomeahotissueintheinternational．Theimagecanbeseenasaweightedgraph，pixelorpixelregionoftheima
8、gecorrespondedtothevertexofthegraph，andtheirsimilaritiescorrespondedtotheweightofedgeofthegraph．Now，thereareavarietyofsegmentationmethodsbasedongraphtheory，thispapermainlystudiesthesegmen
