面向对象分类之图像分割资料
22,蹒跚：腿脚不灵便，走路缓慢摇摆的样子。
23.蓦地：突然。
24.拘谨：言行过于谨慎，拘束。
25,颀长：身材高。
26.孔武有力：勇武而有力量。
27.悉意：全心全意。
28.翩然：形容动作轻快。
29.孕育：用来比喻酝酿新事物。
30.销声匿迹：消失声音，藏起形迹。
31.俯首贴耳：形容非常驯服恭顺。
32.怠惰：懒惰。
33.情致：情趣兴致。
34.描摹：用语言文字表示人或事物的形象，情状和特
性。
35.孤寂：孤独寂寞。
36.少见多怪：由于见识少，遇见平常的事物都感到奇
怪。
37.涵养：蓄积并保持。
39.目不识丁：形容人不识字。
40.饱学之士：指学识丰富的人。
41 .委实：实在。
42.不胜枚举：例子很多，无法——列出。胜，能够承担或承受。
43.雅俗共赏：文化高的人和文化低的人都能欣赏。
44■无稽之谈：毫无根据的说法。稽，杳考。
45.可望而不可即：只能够望见而不可能接近。即，靠近，接触。
46.絮叨：翻来覆去地说。
47.撺掇：从旁鼓动别人做某事。
48.依稀：隐隐约约。
49.宛转悠扬：形容笛声的曲折飘荡，优美动听。
50.弥散：弥漫消散。
51.漂渺：隐隐约约，若有若无。
52.晦暗：昏暗，这里是迷惘，糊涂的意思。
54.叹为观止：赞美看到的事物好到了极点。
55.谐谑：滑稽而略带戏弄。
56.粗犷：豪爽，直率。
57.左右逢源：比喻做事情得心应手，怎样进行都很顺利。
58.丰赡：内容丰富。
第三册
1.锐不可当：不可抵挡。
2.业已：已经。
3.路漫漫其修远「兮，吾将上下而求索：修远，漫长。修。长。
4.座右铭：放在座位右边的用以自警的文字。
5.淳朴：朴实，
6.豁亮：宽敞明亮。
7.陡峭：形容山势直上直下。
8.修葺：修理房屋。葺，用茅草覆盖屋顶。
9.修长：长。
10.赫然：这里是很鲜明的意思。
11.平素：平时。
12.优遇：优待。
13.摩挲：用手轻轻地摸了又摸。
14.颓唐：精神不振作。
15.抖擞：振作。
16.恣情：放纵感情。
17.不能自已：不能控制自己的感情。已，停」止。
18.获益匪浅：得到很多。匪，不。
20.心有灵犀一点通：比喻心相印，情意相通。
21.出众：超出一般。
22一.中看：好看。中，合话。
23.沸沸扬扬：活动纷繁，非常热闹的样子。
24.怂恿：鼓动别人去做。
25.怅然：不愉快。
第四册
1.自出心裁：出于自心的剪裁，创造，
2.嶙峋：突兀的样子。
3-惟妙惟肖：形容描绘得十分。
4.精妙逼真。肖，相似。
5.肆虐：任意干残暴的事情。肆，任意地干。虐。残暴。
6.丘墟：废墟。
7,不毛之地：不长草木的地方。毛，指草木。
8.葱茏：形容草木青翠茂盛。
9.预兆：预先露出来的迹象。
10.臭名昭著：形容坏名声尽人皆知。昭，显著。
12.臆想：主观地想象。
第五册
1.汗青：史册。
2.流俗：指一般的风气。
3 .大儒：旧时指学问渊博的著名学者。
4.装潢：器物或商品外表的装饰。
5.运筹全局：对整个形势作全面的估计而制定策略，筹，筹划，想办法。
6.根深蒂固：比喻根基深厚牢固，不可动摇。
7.孜孜不倦：勤奋努力，不知疲倦。
8.汲取：吸取。汲，从下往上打水。
9.创意：创造性的见解或意境。
10..持之以恒：长久地坚持下去。恒，恒心。
11 .不言而喻：不用说就可以明白。喻，明白。
12.推敲：比喻斟酌字句，反复琢磨。
13.锲而不舍：比喻有恒心，有毅力。锲，雕刻。
14.揆情度理：按照一般情理推测揣度。
15■既然：已经。
16.阴晦：阴沉昏暗。
17.萧索：荒凉，冷落的意思。
18.心绪：心情。
19.谋食：谋生。
20.无端：无缘无故。
22.愕然：吃惊的样子。
24.瑟索：身体因寒冷而蜷缩或发抖。
25.惘然：心里好象失去了什么的样子。
26 .隔膜：彼此思想感情不相通。
27.展转：同辗转。形容生活不安定，到处奔波。
28.恣睢：放纵，凶暴。
29.拮据：手头紧，经济状况不好。
第六册
1.祈愿：请求，希望。
2.鸡埘：鸡窝。
3.虔诚：恭敬而有诚意。
4.留滞：停滞，不流通。
5.襁褓：包裹婴儿的布或被。
乙油光可鉴：可以当镜子照。鉴，原意是镜子，这里用作动词。
9.抑扬顿挫：形容声音高低转折，和谐悦耳。
10.模胡：马虎不讲究。
11.落弟：考试不及格。
12.不逊：无礼。逊，谦逊。
13.匿名：不具名或隐藏真名。
14.介意：在意，放在心上。
15.诘责：质问并责备。
16.托辞：借口。
17.凄然：形容悲伤难过的样子。
18.适值：正好遇上。
19杳无消息：远得不见踪影。
20.深恶痛疾：最厌恶最痛恨。
21.视野：视力所及的范围。
22?妙手偶得：文学素养深的人偶然间所得到的。
23 ?锤炼：反复推敲加以提炼。
24.主宰：支配。
25.坦荡如砥：平坦得像磨刀石。
26.潜滋暗长：暗暗地生长。滋，生长。
27?恹恹：精神不好，困倦的样子。
28.旁逸斜出：逸，逃。
29.参天：耸入高空。
30.伟岸：魁伟，高大。
31.纵横决荡：纵横驰骋，冲杀突击。
影像信息提取之——面向对象特征提取
同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。 本专题以ENVI中的面向对象的特征提取FX工具为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。 本专题包括以下内容： ●面向对象分类技术概述 ● ENVI FX简介 ● ENVI FX操作说明 1、面向对象分类技术概述 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：对象构建和对象的分类。 影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。 影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于规则（知识）分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等对象属性信息。基于规则（知识）分类也是根据影像对象的属性和阈值来设定规则进行分类。 表1为三大类分类方法的一个大概的对比。
图像处理实验-图像增强和图像分割
图像处理实验 图像增强和图像分割 一、实验目的： 掌握用空间滤波进行图像增强的基本方法，掌握图像分割的基本方法。 二、 实验要求： 1、测试图像1中同时含有均值为零的均匀分布噪声和椒盐噪声。用大小为5×5的算术均值滤波器和中值滤波器对图像进行处理，在不同窗口中显示原图像及各处理结果图像，并分析哪一种滤波器去噪效果好？ 2、对测试图像2进行图像分割，求出分割测试图像2的最佳阈值。分别显示原图、原图的直方图（标出阈值）、和分割后的二值图。 实验内容： 1. 实验原理 1) 图像增强：流程图： 图像增强可以通过滤波的方式来完成，即消除一部分的噪声。滤波又可以分为均值滤波和中值滤波。 1. 中值滤波原理：中值滤波就是选用一个含有奇数个像素的滑动窗口，将该窗口在图像上扫描，把其中所含像素点按灰度级的升（或降）序排列，取位于中间的灰度值来代替窗口中心点的灰度值。
对于一维序列{N f }： 21,},...,,...,{-=∈=+-m u N i f f f M e d y u i i u i i 对于二维序列{ij F }：为滤波窗口W y ij F Med W ij }{= 2. 均值滤波原理：对于含噪声的原始图像g(s,t)的每一个像素点去一个领 域N ，用N 中所包含的相速的灰度平均值，作为领域平均处理后的图像f(x,y)的像素值，即： ∑∈=xy S t s t s g mn y x f ),(),(1),(? 2) 图像分割： 图像分割：依据图像的灰度、颜色等特征，将一幅图像分为若干个互不重叠的、具有某种同质特征的区域。
本实验中我们是根据灰度值，将灰度值大于阈值T的像素统一置为255，小于的则置为0。如何求出最合适的分割阈值，则需要用到迭代算法。 迭代法算法步骤： (1) 初始化阈值T (一般为原图像所有像素平均值)。 (2) 用T分割图像成两个集合：G1 和G2，其中G1包含所有灰度值小于T的像素，G2包含所有灰度值大于T的像素。 (3) 计算G1中像素的平均值m1及G2中像素的平均值m2。 (4) 计算新的阈值：T ＝（m1＋m2）/2 。 (5）如果新阈值跟原阈值之间的差值小于一个预先设定的范围，停止循环，否则继续（2）－（4）步。 2.程序代码与分析： 1)图像增强： clear all;clc; %读入图像 I1=imread('Fig5.12(b).jpg'); %均值滤波模板 h1=ones(5,'uint8'); %获取分辨率 [a,b]=size(I1); %创建变量 I2=zeros(a+4,b+4,'uint8'); I3=zeros(a+4,b+4,'uint8'); %复制原始图像 for n=3:a+2 for m=3:b+2 I2(n,m)=I1(n-2,m-2); I3(n,m)=I1(n-2,m-2); end end
图像分割 实验报告
实验报告 课程名称医学图像处理 实验名称图像分割 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点 2015—2016学年度第 2 学期
050100150200250 图1 原图 3 阈值分割后的二值图像分析：手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值，若有多个双峰谷底，则取第一个作为阈值。本题的阈值取
%例2 迭代阈值分割 f=imread('cameraman.tif'); %读入图像 subplot(1,2,1);imshow(f); %创建一个一行二列的窗口，在第一个窗口显示图像title('原始图像'); %标注标题 f=double(f); %转换位双精度 T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; %设定初始阈值 done=false; %定义开关变量，用于控制循环次数 i=0; %迭代，初始值i=0 while~done %while ~done 是循环条件，~ 是“非”的意思，此 处done = 0; 说明是无限循环，循环体里面应该还 有循环退出条件，否则就循环到死了; r1=find(f<=T); %按前次结果对t进行二次分 r2=find(f>T); %按前次结果重新对t进行二次分 Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2; %新阈值两个范围内像素平均值和的一半done=abs(Tnew-T)<1; %设定两次阈值的比较，当满足小于1时，停止循环， 1是自己指定的参数 T=Tnew; %把Tnw的值赋给T i=i+1; %执行循坏，每次都加1 end f(r1)=0; %把小于初始阈值的变成黑的 f(r2)=1; %把大于初始阈值的变成白的 subplot(1,2,2); %创建一个一行二列的窗口，在第二个窗口显示图像imshow(f); %显示图像 title('迭代阈值二值化图像'); %标注标题 图4原始图像图5迭代阈值二值化图像 分析：本题是迭代阈值二值化分割，步骤是：1.选定初始阈值，即原图大小取平均；2.用初阈值进行二值分割；3.目标灰度值平均背景都取平均；4.迭代生成阈值，直到两次阈值的灰 度变化不超过1，则稳定；5.输出迭代结果。
10-面向对象图像特征提取
第十章面向对象图像特征提取 10.1 面向对象图像分类技术 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息对图像分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两个过程：图像对象构建和对象的分类。 FX的操作可分为两个部分：发现对象(Find Object)和特征提取（Extract Features）
10.2 发现对象 10.2.1 准备工作 根据数据源和特征提取类型等情况，可以有选择地对数据进行一些预处理工作。 （1）空间分辨率的调整 如果您的数据空间分辨率非常高、覆盖范围非常大，而提取的特征地物面积较大（如云、大片林地等），可以降低分辨率，提供精度和运算速度。可利用ENVI主菜单->Basic Tools->Resize Data工具实现。 （2）光谱分辨率的调整 如果您处理的是高光谱数据，可以将不用的波段除去。可利用ENVI主菜单->Basic Tool->layer stacking工具实现。 （3）多源数据组合 （4）空间滤波 10.2.2发现对象 第一步启动FX模块 （1）在ENVI EX中，选择File-Open,打开图像文件qb_colorado.img，如图10.1。 （2）在ENVI EX中，双击Toolbox中的Feature Extraction。选择输入文件（图10.2），单击Select Additional Files前的三角形符号，有三种数据可输入： Basic Image:必选项 辅助数据（Ancillary Data）:可选项 掩膜文件（Mask File）:可选项 （3）单击OK按钮，进入下一步操作。
图像分割方法综述
图像分割方法综述 摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点， 本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。 关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言 图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。 关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法 阀值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。 灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：
图像分割文献综述
文献综述 图像分割就是把图像分成各具特色的区域提取感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。 图像分割起源于电影行业。伴随着近代科技的发展，图像分割在实际中得3到了广泛应用，如在工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、以及军事、体育、农业工程等方面。总之，只要是涉及对对象目标进行特征提取和测量，几乎都离不开图像分割。所以，对图像分割的研究一直是图像工程中的重点和热点。 自图像分割的提出至今，已经提出了上千种各种类型的分割算法。由于分割算法非常多，所以对它们的分类方法也不尽相同。我们依据使用知识的特点与层次，将其分为基于数据和基于模型两大类。前者是直接对当前图像的数据进行操作，虽然可以利用相关的先验信息，但是不依赖于知识；后者则是直接建立在先验知识的基础上，这类分割更符合当前图像分割的技术要点，也是当今图像分割的主流。 基于数据的图像分割算法多数为传统算法，常见的包括，基于边缘检测，基于区域以及边缘与区域相结合的分割方法等等。这类分割方法具有以下缺点，○1易受噪声和伪边缘影响导致得到的边界不连续，需要用特定的方法进行连接；○2只能提取图像局部特征，缺乏有效约束机制，难以获得图像的全局信息；○3只利用图像的底层视觉特征，难以将图像的先验信息融合到高层的理解机制中。这是因为传统的图像处理算法都是基于MIT人工智能实验室Marr提出的各层相互独立、严格由低到高的分层视觉框架下进行的。由于各层之间不存在反馈，数据自底向上单向流动，高层的信息无法指导底层特征的提取，从而导致底层的误差
不断积累，且无法修正。 基于模型的分割方法则可以克服以上缺陷。基于模型的分割方法可以将分割目标的先验知识等有用信息融合到高层的理解机制之中，并通过对图像中的特定目标对象建模来完成分割任务。这是一种自上而下的处理过程，可以将图像的底层视觉特征与高层信息有机结合起来，因此更接近人类的视觉处理。基于模型的图像分割方法主要包括：○1基于统计模型的分割方法；○2基于神经网络的分割方法；○3基于形变模型的分割方法。 主动轮廓模型（Active Conlour Model， ACM）（又称活动轮廓模型，变形曲线模型）的研究背景及发展状况。 即Snake模型，最初由Kass等人于1998年提出，并成功应用于图像分割方面。这种模型通过建立与参数化曲线Ｃ相关的能量函数，然后优化该能量函数，使轮廓向目标边界演化，并在目标边界处达到最优值。 1987年Kass、Witkin和Terzopoulos首次提出主动轮廓模型，并成功应用于图像分割、视频跟踪等相关应用。这种模型对Marr提出的各自独立分层图像处理模型提出了挑战，它将图像本身的底层视觉属性（如边缘、纹理、灰度、色彩等）与待分割目标的先验信息（如形状、亮度、色彩等）以一种有机的方式——能量函数的形势结合起来，最终得到待分割目标的完整表达。能量函数一般由两部分构成：内部能量函数和外部能量函数。一般说来，内部能量函数嵌入了对目标特征约束的先验性假设，以及保持轮廓本身特性（如光滑性和刚性）的约束条件；而外部能量函数则根据图像的数据特性（如边缘特性、区域特性等）构造
面向对象分类之图像分割
传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。模糊分类是一种图像分类技术，它是把任意范围的特征值转换为0 到1 之间的模糊值，这个模糊值表明了隶属于一个指定类的程度。通过把特征值翻译为模糊值，即使对于不同的范围和维数的特征值组合，模糊分类能够标准化特征值。模糊分类也提供了一个清晰的和可调整的特征描述。 对于影像分类来说，基于像元的信息提取是根据地表一个像元范围内辐射平均值对每一个像元进行分类，这种分类原理使得高分辨率数据或具有明显纹理特征的数据中的单一像元没有很大的价值。影像中地物类别特征不仅由光谱信息来刻画的，很多情况下(高分辨率或纹理影像数据)通过纹理特征来表示。此外背景信息在影像分析中很重要，举例来说，城市绿地与某些湿地在光谱信息上十分相似，在面向对象的影像分析中只要 明确城市绿地的背景为城市地区，就可以轻松地区分绿地与湿地，而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。 面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是，没有唯一的标准的分割方法。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。 为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义的区域的技术称为图像分割(Image Segmentation)，早期的图像分割方法可以分为两大类。一类是边界方法，这种方法假设图像分割结果的某个子区域在原来图像中一定会有边缘存在；一类是区域方法，这种方法假设图像分割结果的某个子区域一定会有相同的性质，而不同区域的像素则没有共同的性质。这两种方法都有优点和缺点，有的学者考虑把两者结合起来进行研究。现在，随着计算机处理能力的提高，很多方法不断涌现，如基于彩色分量分割、纹理图像分割。所使用的数学工具和分析手段也是不断的扩展，从时域信号到频域信号处理，小波变换等等。 目前,有许多的图像分割方法,从分割操作策略上讲,可以分为基于区域生成的分割方法,基于边界检测的分割方法和区域生成与边界检测的混合方法.图像分割主要包括4种技术：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术。
数字图像处理实验 图像分割
实验报告 实验名称实验四图像分割 课程名称数字图像处理A 姓名成绩 班级学号 日期地点 1.实验目的 （1）了解并掌握图像分割的基本原理； （2）编写程序使用Hough变换处理图像，进行线检测；
（3）编写程序使用阈值处理方法进行图像分割，根据实验结果分析效果； （4）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：方案、编程、调试、结果、分析、结论。 2.实验环境（软件条件） Windws2000/XP MATLAB 7.0 3.实验方法 对256级灰度的数字图像camera.bmp（如图4.1所示）和car.bmp（如图4.2所示）进行如下处理： （1）对图像camera.bmp进行Hough变换进行线检测，显示处理前、后图像： 思考如何利用Hough变换进行圆检测； （2）对图像car.bmp分别利用不同的阈值处理方法进行图像中汽车及车牌的分割，显示处理前、后图像；思考不同的阈值处理算法对分割效果的影响？ 4.实验分析 实验原理 Hough变换是最常用的直线提取方法，它的基本思想是：将直线上每一个数据点变换为参数平面中的一条直线或曲线，利用共线的数据点对应的参数曲线相交于参数空间中一点的关系，使直线的提取问题转化为计数问题。Hough变换提取直线的主要优点是受直线中的间隙和噪声影响较小。 思考： Hough变换对圆的检测： Hough变换的基本原理在于，利用点与线的对偶性，将图像空间的线条变为参数空间的聚集点，从而检测给定图像是否存在给定性质的曲线。 圆的方程为：222 ()() x a y b r -+-=，通过Hough变换，将图像空间(,) x y对应到参数空间(,,) a b r。 第一题结果图 图4.1 实验图像camera.bmp 图4.2 实验图像car.bmp
面向对象影像分析简要介绍--以eCognition为例
面向对象影像分析简要介绍 ——以eCognition软件为例 前言 遥感影像的光谱，空间，时间分辨率不断提高，为开展各类遥感应用提供各种数据。但在遥感数据获取能力增强的同时，也使得丰富的影像数据得不到充分利用和挖掘，从而出现“数据丰富，信息贫乏”的困境。如何快速自动准确地从遥感影像中提取出能满足某种应用的专题信息，是我们亟待要解决的问题。 随着面向对象思想的风行以及面向对象影像分析技术的不断成熟，使得我们从高分影像中提取专题信息变得更加便捷。尤其是一些商业的面向对象影像分析软件的出现，如eCognition，Feature Analysis。eCognition软件的口号就是“Exploring the soul of imagery(发掘影像最大潜能)”。本论文旨在从eCognition软件了解面向对象影像分析的相关思想和技术。希望通过探究eCognition软件背后的思想以及技术原理，如面向对象，多尺度分割，模糊分类等，为高分辨率遥感影像的特征描述以及建模带来一些启发。 1.面向对象 面向对象的思想是针对具体应用，将问题处理对象（逻辑概念上或物理概念上）划分为合适粒度（即对象）来进行处理，并封装其相应的属性以及行为，同时为了更好的复用以及扩展，维护更新，使其具有继承，多态，聚合等特性。 1.1对象 对象是指状态和行为的集合体，在物理实现上表现为数据和操作的集合，逻辑上表现为有职能的实体。它是用来描述现实世界中的物理概念或逻辑概念上的物体。比如人就是一个对象，它有性别，年龄，姓名等属性，人有吃饭睡觉等行为。武汉大学也是一个对象，它有名称，学院机构，学校历史等属性，也有教学科研等行为。不同的是人是物理概念上的对象，武汉大学是逻辑概念上的对象。 1.2抽象性，封装性，继承性 抽象是抽取出我们所感兴趣的部分，用这些少量特征来描述一个事物。封装性是对事物的数据和操作进行封装，即对其状态和行为进行封装。继承特性是对事物属性和行为的继承。
数字图像处理实验报告——图像分割实验
实验报告 课程名称数字图像处理导论 专业班级 _______________ 姓名 _______________ 学号 _______________ 电气与信息学院 和谐勤奋创新
实验题目图像分割实验 实验室 DSP室&信号室实验时间 实验类别设计同组人数 2 成绩指导教师签字： 一．实验目的 1.理解图像分割的基本概念； 2.理解图像边缘提取的基本概念； 3.掌握进行边缘提取的基本方法； 4.掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。 二．实验容 1.分别用Roberts,Sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。比较三种算子处理的不同之 处； 2.设计一个检测图1中边缘的程序，要求结果类似图2，并附原理说明。 3.任选一种阈值法进行图像分割. 图1 图2 三．实验具体实现 1.分别用Roberts,Sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。比较三种算子处理的不同之 处； I=imread('mri.tif'); imshow(I) BW1=edge(I,'roberts'); figure ,imshow(BW1),title('用Roberts算子') BW2=edge(I,'sobel'); figure,imshow(BW2),title('用Sobel算子 ') BW3=edge(I,'log'); figure,imshow(BW3),title('用拉普拉斯高斯算子')
比较提取边缘的效果可以看出，sober算子是一种微分算子，对边缘的定位较精确，但是会漏去一些边缘细节。而Laplacian-Gaussian算子是一种二阶边缘检测方法，它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来，边缘的细节比较丰富。通过比较可以看出Laplacian-Gaussian算子比sober算子边缘更完整，效果更好。 2.设计一个检测图1中边缘的程序，要求结果类似图2，并附原理说明。 i=imread('m83.tif'); subplot(1,2,1); imhist(i);
遥感影像的分类处理
摘要 在面向对象的影像分类方法中，首先需要将遥感影像分割成有意义的影像对象集合，进而在影像对象的基础上进行特征提取和分类。本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究，(1) 采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割。构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词，并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示。最后，在词包表示的基础上，利用概率潜在语义分析方法对同义词和多义词较强的鉴别能力对影像对象进行分析，找出其最可能属于的主题或类别，进而完成影像的分类。 近些年来，随着航空航天平台与传感器技术的高速发展，获取的遥感影像的分辨率越来越高。高分辨率遥感影像在各行业部门的应用也越来越广泛，除了传统的国土资源、地质调查和测绘测量等部门，还涉及到城市规划、交通旅游和环境生态等领域，极大地拓展了遥感影像的应用范围。因此，对高分辨率遥感影像的处理分析成为备受关注的领域之一。高分辨率遥感影像包括以下三种形式：高空间分辨率（获取影像的空间分辨率从以前的几十米提高到1 至5 米，甚至更高）；高光谱分辨率（电磁波谱被不断细分，获取遥感数据的波段数从几十个到数百个）；高时间分辨率（遥感卫星的回访周期不断缩短，在部分区域甚至可以连续观测）。本文所要研究的高分辨率遥感影像均是指“高空间分辨率”影像。 相对于中低分辨率的遥感数据，高空间分辨率遥感影像具有更加丰富的空间结构、几何纹理及拓扑关系等信息，对认知地物目标的属性特征更加方便，如光谱、形状、纹理、结构和层次等。另外，高分辨率遥感影像有效减弱了混合像元的影响，并且能够在较小的空间尺度下反映地物特征的细节变化，为实现更高精度的地物识别和分类提供了可能。 然而，传统的遥感影像分析方法主要基于“像元”进行，它处于图像工程中的“图像处理”阶段（见图1-1），已然不能满足当今遥感数据发展的需求。基于“像元”的高分辨率遥感影像分类更多地依赖光谱特征，而忽视影像的纹理、形状、上下文和结构等重要的空间特征，因此，分类结果会产生很严重的“椒盐(salt and pepper)现象”，从而影响到分类的精度。虽然国内外的很多研究人员针对以上缺陷提出了很多新的方法，如支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 、纹理聚类、分层聚类(Hierarchical Clustering) 、神经网络(Neural Network, NN)等，但仅依靠光谱特征的基于像元的方法很难取得更好的分类结果。基于“像元”的传统分类方法还有着另一个局限：无法很好的描述和应用地物目标的尺度特征，而多尺度特征正是遥感信息的基本属性之一。由于在不同的空间尺度上，同样的地表空间格局与过程会表现出明显的差异，因此，在单一尺度下对遥感影像进行分析和识别是不全面的。为了得到更好的分类结果，需要充分考虑多尺度特征。 针对以上问题，面向对象的处理方法应运而生，并且逐渐成为高空间分辨率遥感影像分析和识别的新途径。所谓“面向对象”，即影像分析的最小单元不再是传统的单个像元，而是由特定像元组成的有意义的同质区域，也即“对象”；因此，在对影像分析和识别的过程
面向对象影像分类(样本模式)
面向对象影像分类（基于样本） 1、进行尺度为100的影像分割。 2、在Class Hierarchy中点右键，选择Insert class，依次建立四个类：房屋、道路、湖泊、草地。 3、编辑特征空间：选择菜单“Classification -> Nearest Neighbor -> Edit Standard NN Feature Space”，双击左边的特征列表中的特征，选择以下一些特征，如下图：
4、应用分类规则：选择菜单“Classification -> Nearest Neighbor -> Apply Standard NN to Classes”把它插入到类描述中，选择左边框中的类，单击，即可将该类加入到右边的框中，如下图： 点击OK后，在Class Hierarchy中双击一个类，如草地，可以看出分类特征已经添加到
该类中，如下图： 5、选择样本：选择菜单View -> toolbar -> sample，打开样本导航器，如下图： 选择按钮，打开样本编辑器，如下图：
6、选择类的样本：从样本编辑器中的Active Class中选择需要选择样本的类，如草地，在分割图上点击样例对象,当你单击一个类时，它的特征值在每个列出的特征被以高亮度的红色指示显示，这样可以使您对比不同对象它们的相关特征值，如下图：
该类的样本，选择后样本编辑器会成为如下的状态： 依次为所有的类选择足够的样本。 7、执行分类：在Process Tree中选择Append New，Algorithm中选择Basic Classification -> Classification，在Algorithm Parameters的Active Classes中选择“草地、道路、房屋、湖泊”， 设置如下图：
基于eCognition的面向对象遥感影像分割、分类及精度评价
基于eCognition 的面向对象遥感影像分割、 分类及精度评价流程 一、分割 1.1 创建工程 创建一个新的ecognition 工程，加载遥感影像，如果有专题层，加载专题层。 1.2 多尺度分割 第一次分割时基于象元的分割，后面的分割都是基于上一层的基于对象的分割，有专题层的使用专题层限制分割成形的对象。 图1.2-1 多尺度分割第一次分割基于像元 T a n g S h i m i n g 2012.11.20 资源与环境工程学院 汤世明
m i h S g n a T 图1.2-2 之后的分割都是基于上一层影像对象层多次分割之后可以得到一个尺度列表： 图1.2-3 多尺度分割图层列表 二、分类 2.1 创建分类体系 创建需要从影像中提取的各个类别。
m i h S g n a T 图2.1-1 创建类别 类描述可以先空着，由后面优化算法自动计算。 2.2 选择分类尺度图层 选择适合某一地类的分割尺度图层。比如本例中在400尺度下分水体、非水体。
m i h S g n a T 图2.2-1 选择适宜尺度图层 2.3 选择样本 按一定要求选择样本。利用工具Sample Editor和Select Samples。
m i h S g n a T 图2.3-1 选择样本工具 2.4 优化特征属性集 选择要参与分类的属性，并通过属性优化器进行筛选，得出最佳的属性组合，将其应用于各个类。 图2.4-1 选择特征属性优化 并将优化结果应用于最邻近分类和类描述。
2.5 分类 执行分类算法。 图2.5-1 分类算法参数设置 2.6 优化分类 反复选样本、优化特征属性、修改参数、利用空间关系等优化分类。 三、精度评价 3.1 精度评价 重新随机选择一部分样本，计算混淆矩阵。 T a n g S h i m i n g
遥感专题讲座——影像信息提取(四、面向对象特征提取)
面向对象的影像分类技术 “同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。 本小节以ENVI中的面向对象的特征提取FX模块为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。 本专题包括以下内容： ??●面向对象分类技术概述 ??●ENVI FX简介 ??●ENVI FX操作说明 1、面向对象分类技术概述 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：影像对象构建和对象的分类。
影像对象构建主要用了影像分割技术，常用分割方法包括基于多尺度的、基于灰度的、纹理的、基于知识的及基于分水岭的等分割算法。比较常用的就是多尺度分割算法，这种方法综合遥感图像的光谱特征和形状特征，计算图像中每个波段的光谱异质性与形状异质性的综合特征值，然后根据各个波段所占的权重，计算图像所有波段的加权值，当分割出对象或基元的光谱和形状综合加权值小于某个指定的阈值时，进行重复迭代运算，直到所有分割对象的综合加权值大于指定阈值即完成图像的多尺度分割操作。 影像对象的分类，目前常用的方法是“监督分类”和“基于知识分类”。这里的监督分类和我们常说的监督分类是有区别的，它分类时和样本的对比参数更多，不仅仅是光谱信息，还包括空间、纹理等信息。基于知识分类也是根据影像对象的熟悉来设定规则进行分类。 目前很多遥感软件都具有这个功能，如ENVI的FX扩展模块、易康（现在叫Definiens）、ERDAS的Objective模块、PCI的FeatureObjeX（新收购）等。 表1为三大类分类方法的一个大概的对比。 类型基本原理影像的最小单元适用数据源缺陷 传统基于光谱的分类方 法地物的光谱信息 特征 单个的影像像元 中低分辨率多光谱 和高光谱影像 丰富的空间信息利 用率几乎为零 基于专家知识决策树根据光谱特征、空 间关系和其他上 下文关系归类像 元 单个的影像像元多源数据知识获取比较复杂 面向对象的分类方法几何信息、结构信 息以及光谱信息 一个个影像对象 中高分辨率多光谱 和全色影像 速度比较慢
监督分类和面向对象分类流程
监督分类和面向对象分类流程 高分一号城市绿地现状调查与分析实现教程将介绍基于高分一号影像数据的城市绿地信息提取的实现步骤，下图是主要的操作流程图一首先对高分影像进行预处理，其次使用监督分类法和面向对象分类法对城市绿地进行分类，然后对分类出来的影像进行矢量化处理，最后另其在arcGIS中进行统计分析，得出武汉市城市绿地的现状，下面是具体步骤。第一章数据预处理因为处理数据是高分一号影像，处理软件为，因为以下版本不能对高分一号直接进行处理，所以需要安装r6补丁，将下面两个文件直接粘贴到软件所在位置，然后就可以打开高分影像了图二图三为了加快数据处理的速度，是选择先进行辐射定标然后将图像裁剪在进行后续的操作，预处理流程如下图：
图四辐射校正分为辐射定标和大气校正打开数据：ENVI-Open As-CRESDA-GF-1,选择处理的影像，打开XML后缀文件；辐射定标：选择Toolbox->Radiometric Correction-> Radiometric Calibration，选择待处理的高分数据弹出Radiometric Calibration对话框，进行如图设置。对于多光谱影像，点击Apply FLAASH Setting 设置成默认值；如果是对全色影像进行辐射定标，那么Calibration则是Reflectance,Out Put Type 为UInt,Scale Factor为1000，如下图：高分一号多光谱影像参数设置高分一号全色影像参数设置大气校正：选择Toolbox->Radiometric Correction->Atmospheric Correction Module->FLAASH Atmospheric Correction，弹出FLAASH Atmospheric Correction Model Input Parameters对话框。要注意，全色影像不做大气校正，多光谱影像则需要做大气校正处理。
图像分割简介
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/7a18220390.html, 图像分割简介 作者：高超 来源：《科教导刊》2009年第04期 摘要图像分割就是将图像中具有特定含义的不同区域分解,划分为若干互不相交的有意义 的小区域的过程。图像分割技术的发展首先是从传统的数值处理方法开始的,大致可分为以下 四类:阈值法、区域法、边缘法、模式分类法。 关键词图像分割信息数值处理法 中图分类号:TP39文献标识码:A 据统计,在人类接受的信息中,视觉信息占到60%~70%,这个数据表明图像在传递信息方面 的作用十分重要。在对视觉图像进行处理时,一般是把复杂的景物做出分解,继而对各个目标物体做指定的测量和分析。图像分割就是将图像中具有特定含义的不同区域分解,划分为若干互 不相交的有意义的小区域的过程。 图像分割借助集合概念定义:令集合R代表整个图像区域,对R的分割看作将R分成若干个满足以下5个条件的非空子集(子区域): (1); (2)对所有的i和j,若,有; (3)对,有; (4)对,有; (5)对是连通的区域。 其中是对所有在集合中像素的二值逻辑谓词,是一种相似性度量;如果区域内像素满足某种相似性,它的值为TRUE,否则为FALSE。 上述条件(1)指出分割的完整性,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像素,或者说分割应将图像中的每个像素都分进某一个子区域中。条件(2)保证各个子区域是互不重叠的,或者说一个像素不能同时属于两个区域。条件(3)表明分割后得到的属于同一个区域的像素应该具有某些相同特性。条件(4)指出分割后得到的属于不同区域的像素应该具有某些 不同的特性。条件(5)要求同一个子区域内的像素应当是连通的。对图像的分割总是根据一些
面向对象图像分类
【ENVI入门系列】24. 面向对象图像分类 目录 1.概述 2.基于规则的面向对象信息提取 第一步：准备工作 第二步：发现对象 第三步：根据规则进行特征提取 3.基于样本的面向对象的分类 第一步：选择数据 第二步：分割对象 第三步：基于样本的图像分类 4.基于规则的单波段影像提取河流信息 1.概述 面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点，以高精度的分类结果或者矢量输出。它主要分成两部分过程：影像对象构建和对象的分类。ENVI FX的操作可分为两个部分：发现对象（Find Object）和特征提取（Extract features），如下图所示。
图1.1 FX操作流程示意图（*项为可选操作步骤） 这个工具分为三种独立的流程化工具：基于规则、基于样本、图像分割。 本课程分别学习基于规则的面向对象分类和基于样本的面向对象分类，以及基于规则的方法从单波段灰度影像中提取河流信息。 注：本课程需要面向对象空间特征提取模块(ENVI Feature Extraction-FX)使用许可。
2.基于规则的面向对象信息提取 该工具位置在：Toolbox /Feature Extraction/ Rule Based Feature Extraction Workflow。 数据位置："24-面向对象图像分类\1-基于规则"。 第一步：准备工作 根据数据源和特征提取类型等情况，可以有选择地对数据做一些预处理工作。 ?空间分辨率的调整 如果您的数据空间分辨率非常高，覆盖范围非常大，而提取的特征地物面积较大（如云、大片林地等）。可以降低分辨率，提供精度和运算速度。可利用Toolbox/Raster Management/Resize Data工具实现。 ?光谱分辨率的调整 如果您处理的是高光谱数据，可以将不用的波段除去。可利用Toolbox/Raster Management/Layer Stacking工具实现。 ?多源数据组合 当您有其他辅助数据时候，可以将这些数据和待处理数据组合成新的多波段数据文件，这些辅助数据可以是DEM, lidar 影像, 和SAR 影像。当计算对象属性时候，会生成这些辅助数据的属性信息，可以提高信息提取精度。可利用Toolbox/Raster Management/Layer Stacking工具实现。
数字图像处理实验报告——图像分割实验
实验报告 课程名称数字图像处理导论专业班级 ____________________ 姓名 _______________________ 学号 _______________________ 电气与信息学院 和谐勤奋求是创新
实验题目图像分割实验 实验室DSP室&信号室实验时间 实验类别设计同组人数 2 成绩指导教师签字： .实验目的 1. 理解图像分割的基本概念； 2. 理解图像边缘提取的基本概念； 3. 掌握进行边缘提取的基本方法； 4. 掌握用阈值法进行图像分割的基本方法。 .实验内容 1. 分别用RobertS,Sobel和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。比较三种算子处理的不同之处； 2. 设计一个检测图1中边缘的程序，要求结果类似图2 ,并附原理说明。 3. 任选一种阈值法进行图像分割. 三.实验具体实现 1. 分别用RObertS,Sobel 处； 和拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。比较三种算子处理的不同之l=imread('mri.tif); imshow(l) BW1=edge(I,'roberts'); figure ,imshow(BW1),title(' BW2=edge(l,'sobel'); figure,imshow(BW2),title(' BW3=edge(l,'log'); figure,imshow(BW3),title(' 用RObertS算子') 用Sobel算子') 用拉普拉斯高斯算子') 图1
比较提取边缘的效果可以看出， sober 算子是一种微分算子，对边缘的定位较精确，但是会漏 去一些边缘细节。而 LaPIaCia n-GaUSSia n 算子是一种二阶边缘检测方法，它通过寻找图象灰度值中 二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来，边缘的细节比较丰富。通过比较可以看出 LaPIaCian-Gaussian 算子比sober 算子边缘更完整，效果更好。 2. 设计一个检测图1中边缘的程序，要求结果类似图 2 , 并附原理说明。 i=imread('m83.tif); SUbPlot(1,2,1); imhist(i); title(' 原始图像直方图'); thread=130∕255; subplot(1,2,2);
图像分割实验报告
图像分割实验报告 一、实验目的 1. 掌握图像分割的基本思想，了解其分割技术及其计算策略； 2. 学会从图像处理到分析的关键步骤，掌握图像分割过程； 3. 了解图像分割的意义，进一步加深对图像分析和理解； 4. 掌握基本分割方法：迭代分割和OTSU图像分割，并编程实现。 二、实验原理 （一）迭代阈值分割选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值，然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值。迭代式阈值选取过程可描述如下： 1. 计算初始化阈值g0=(g max+g min) ； 2 2. 根据g0，将图像分为两部分，分别计算灰度值期望，取其平均值为g1； 3. 如此反复迭代，当|g n-g n?1|足够小时，停止迭代，取T=g n即为最终阈值。 （二）OTSU图像分割（最大类间方差法）是一种自适应的阈值确定的方法，是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别
越大, 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。以最佳门限将图像灰度直方图分割成两部分，使两部分类间方差取最大值，即分离性最大。OTSU阈值选取过程可描述如下： 1.记T为目标与背景的分割阈值，目标点数占图像比例为w1，平均灰度为u1；背景点数占图像比例为w2，平均灰度为u1； 2.图像的总平均灰度为：u=w1*u1+w2*u2； 3.目标和背景图象的方差：g=w1*(u1-u)*(u1-u)+w1*(u2-u)*(u2-u)=w1*w2*(u1-u2)*(u1-u2)； 4.当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，此时的灰度T是最佳阈值。 二、实验内容 1. 利用C++编程实现迭代阈值图像分割算法； 2. 利用C++编程实现OTSU动态阈值图像分割算法。 三、实验框图