【摘 要】
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图像分割是图像处理中的关键步骤,是目标识别、遥感图像分类的基础.该文首先对有关图像分割的文章进行了分类统计,并从传统分割方法的扩展和新技术引进等两个角度,选取了典型
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图像分割是图像处理中的关键步骤,是目标识别、遥感图像分类的基础.该文首先对有关图像分割的文章进行了分类统计,并从传统分割方法的扩展和新技术引进等两个角度,选取了典型的文章和方法进行评述.在总结了阈值型、边缘检测型和区域跟踪型等三类基本图像分割方法,评价了神经网络、模糊理论和小波变换等三种新近引进的技术在图像分割领域的应用之后,提出了图像分割发展的五个存在问题和发展方向:分割算法的针对性增强;关于图像分割指导思想的理论有待建立;对图像内容尺度层次的研究;纹理图像分割的扩展以及各种图像分割方法的综合运用.针对上述问题,该文以QuickBird卫星影像为数据源,进行房屋目标识别的实验.尝试将着眼于光谱空间的阈值分割和图像对象形态学特性结合起来,在模式识别的框架下组织成有针对性地算法.首先把多波段彩色图像用主成分分析化简为单波段灰度图像,然后获取先验知识确定分割门限,生成关于房屋的二值图像.提出图像相似度的概念,利用相似度构造房屋模板对二值图像进行遍历,寻找匹配的区域.在生成的256幅结果图像中,综合精度最高达到了0.7867,其中对房屋的识别精度最高达到了0.9017.实验的初步成果表明该方法可行.文章最后从灰度门限的确定、图像相似度的定义和推广、模板匹配以及精度评价等四个方面指出了实验设计上的一些缺陷,提出了改进的思路和下一步工作的设想.
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