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王玉: 作品数：17 被引量：110H指数：7; 供职机构：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金辽宁省自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术天文地球环境科学与工程机械工程更多>>

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结合波利亚罐模型和M-H算法的遥感图像分割: 2018年; 图像精确分割是目前遥感图像分割的主要研究任务之一,为此,提出一种基于波利亚罐模型的遥感图像分割方法。该方法通过模拟波利亚罐模型的随机实验过程,将图像像素之间相互关系运用到分割过程中,以精确地实现遥感图像分割。首先,根据波利亚罐模型及其随机实验过程定义邻域势能函数,结合马尔科夫随机场建立刻画像素类属性的标号场模型;假设遥感图像中各类属内像素光谱测度服从各自的同一独立高斯分布,以建立其特征场模型;由Bayesian定理,构建图像统计分割模型;然后,使用Metropolis-Hastings(M-H)算法进行分割模型求解,实现遥感图像分割。分别对模拟和真实遥感图像进行分割实验,实验结果表明使用提出方法可以有效去除图像中孤立的错分像素,使分割结果更加精确;定性和定量分析结果验证了提出方法的可行性及有效性。; 李玉李杰王玉赵泉华; 关键词：图像分割势能函数

多尺度曲波分解下的可变类SAR图像分割被引量：2: 2017年; 为了实现SAR图像的可变类分割,本文提出了一种基于区域的多尺度可变类分割方法。首先,利用曲波变换对SAR图像进行多尺度分解,获取多尺度曲波系数;然后按尺度由粗-细次序,利用曲波逆变换对各尺度曲波系数进行重构,获取各尺度分解图像,进而获得多尺度分解图像。在此基础上,利用规则划分技术划分图像域;然后利用Gamma分布及马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型建立基于区域的特征场模型及标号场模型;假设图像类别数为随机变量,并服从Poisson分布;并在贝叶斯理论框架下建立基于区域的多尺度可变类分割模型。最后,利用可逆变马尔可夫链蒙特卡罗(Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo,RJMCMC)算法,实现该模型求解;在求解过程中,按尺度由粗-细次序,将当前尺度分割解作为下一低尺度分割的初始解,以细尺度的分割解作为最终分割结果。利用提出方法对模拟及真实SAR图像进行可变类分割实验,通过其实验结果验证提出方法的可行性及有效性。; 王玉李玉赵泉华; 关键词：曲波变换

结合模糊分割和遗传算法的航空影像车辆提取方法被引量：5: 2017年; 利用高分辨率遥感影像实现道路车辆监测在交通管理系统中占有重要地位,然而受成像条件及车辆本身颜色多样性的影响,很难从遥感影像中直接提取道路车辆。为此,本文提出了一种结合遗传算法和数学形态学的遥感影像道路车辆提取方法。首先利用模糊聚类方法建立影像分割模型,并利用遗传算法对其进行求解,从而实现影像中道路、车辆及环境的精确分割;然后对分割结果中不同层进行赋值,实现分割结果的二值化;最后利用数学形态学操作从分割的道路—车辆的二值结果中剔除道路,从而实现道路车辆的提取。利用本文方法对航空影像进行了道路车辆提取试验。试验结果表明,本文方法不仅能够准确识别地面车辆位置,还能精确提取其轮廓线。; 赵泉华常波王玉李玉; 关键词：遗传算法航摄影像

一种改进的Otsu多阈值SAR图像分割方法被引量：15: 2019年; 针对传统Otsu多阈值分割方法对SAR图像分割存在对噪声敏感且计算量大的问题,提出了一种结合降斑各向异性扩散(speckle reducing anisotropic diffusion,SRAD)和自适应量子遗传算法的Otsu多阈值SAR图像分割方法。首先,利用SRAD对SAR图像进行滤波,滤除其相干斑噪声,并通过获取滤波迭代过程中图像间的平均结构相似度,有效地控制迭代过程;通过图像的直方图和阈值的组合来定义图像的类间方差。然后,将阈值的组合编码为量子染色体;设置若干量子染色体构成初始阈值组合种群,并对每个组合个体以定义的类间方差作为评价标准进行适应度评价。利用量子旋转门作用于量子染色体叠加态的基态实现其进化,并根据相邻两代量子染色体的差异,逐代地调整量子旋转角的大小;以最终演化的阈值组合种群中适应度最大的阈值组合个体作为最优阈值组合,实现SAR图像最优多阈值分割。为验证所提出的分割方法,对模拟和真实SAR图像进行了实验。定性和定量评价结果表明了该方法的可行性和有效性。; 杨蕴李玉王玉赵泉华; 关键词：SAR图像分割多阈值最大类间方差

利用RJMCMC算法的可变类SAR图像分割被引量：9: 2014年; 自动确定地物类别数是SAR图像分割方法研究的重点和难点问题,为此,提出一种自动确定类别数的SAR图像分割算法。首先假定SAR图像中各像素强度服从同一独立的Gamma分布并以此建立图像模型;根据贝叶斯定理构建刻画图像分割的后验概率模型;设计RJMCMC(Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo)算法模拟该后验概率模型,以确定图像类别数并同时完成区域分割。在提出的RJMCMC算法中,设计的移动操作类型包括:分裂或合并实类、改变参数矢量、改变标号及生成或删除空类。为了验证提出的可变类分割算法,分别对真实及模拟SAR图像进行可变类分割实验,定性及定量精度评价结果表明该算法的可行性及有效性。; 王玉李玉赵泉华; 关键词：SAR图像马尔可夫随机场

可变类空间约束高斯混合模型遥感图像分割被引量：19: 2017年; 针对传统高斯混合模型(GMM,Gaussian mixture model)难以自动获取类属数和对噪声敏感问题,提出了一种基于可变类空间约束GMM的遥感图像分割方法。首先在构建的GMM中,将像素类属性建模为马尔可夫随机场(MRF,Markov random field),并在此基础上定义其先验概率;结合邻域像素类属性的后验概率和先验概率,定义噪声平滑因子,以提高算法的抗噪性;在参数求解过程中,分别采用可逆跳变马尔可夫链蒙特卡罗(RJMCMC,reversible jump Markov chain Monte Carlo)方法和最大似然(ML,maximum likelihood)方法估计类属数和模型参数;最后以最小化噪声平滑因子为准则获取最终分割结果。为了验证提出的分割方法,分别对模拟图像和全色遥感图像进行了可变类分割实验。实验结果表明提出方法的可行性和有效性。; 赵泉华石雪王玉李玉; 关键词：高斯混合模型最大似然估计遥感图像分割

利用SAR影像区域分割方法提取海洋暗斑特征被引量：4: 2016年; 在SAR强度影像中,包括海洋溢油在内的许多海洋现象呈现为暗斑。为从诸多暗斑中辨识海洋溢油,需要在SAR影像中提取暗斑的几何和统计分布特征,以此作为进一步分类(辨识)海洋溢油的依据,将基于几何划分技术的区域分割方法应用于SAR影像暗斑特征提取。首先建立高分辨率SAR影像暗斑或然率模型,然后利用最大化期望值和M-H算法实现其几何及统计分布特征参数提取。实验结果表明,该方法不仅可以精准提取暗斑的几何形状,同时还能有效估计其统计分布参数。; 赵泉华王玉李玉; 关键词：海洋溢油特征提取

基于有效散射单元模型的全波形LiDAR数据可变分量分解被引量：1: 2018年; 当前全波形LiDAR数据的分解方法仅考虑波形拟合,不能充分反映地物目标的散射特性。针对这一问题,提出利用有效散射单元表达全波形LiDAR数据,并对全波形LiDAR数据进行基于有效散射单元模型的可变分量波形分解。对ICESatGLAS全波形数据进行实验,实验结果能得到较为准确的地物高程信息;同时结果所得的有效散射单元个数与对应地物散射面积相结合,可反演各类地物散射特性。方法在自动确定地物个数的同时,从全波形LiDAR数据形成机理上设计分解模型,为全波形LiDAR数据分解建模提供了有效的新思路。; 赵泉华陈为多王玉李玉; 关键词：散射特性

可变类多光谱遥感图像分割被引量：7: 2016年; 确定图像类别数是图像分割中的重要任务,在大多数分割算法中需由用户预先指定类别数。受地物目标及其分布的多样性、复杂性和未知性等因素的限制、对彩色遥感图像而言,人为确定其类别数非常困难。为此,提出了一种基于区域和统计的可变类分割方法,融合规则划分技术和R.JMCMC算法,利用规则划分将图像域划分成若干个规则子块,并假设每个规则子块内的像素服从同一独立的多值Gaussian分布;在此基础上南贝叶斯定理构建图像分割模型;利用ReversibleJump Markov Chain Monte Carlo(RJMCMC)算法模拟该模型,实现罔像类别数的自动确定及图像粗分割;为了进一步提高图像分割精度,设计精细化操作,对Worldview-2合成及彩色遥感图像和多光谱IKONOS图像进行可变类分割,实验结果表明,提出方法不仅能自动确定图像类别数,还可以较好地实现区域分割。本文方法较好地实现彩色遥感图像的可变类分割。; 王玉李玉赵泉华; 关键词：贝叶斯定理

利用格式塔的高分辨率遥感影像建筑物提取被引量：11: 2017年; 目的格式塔心理学的理论基础为通过对事物的部分感知,实现对事物整体的认识。本文将该思想应用到建筑物提取中,提出一种兼顾目标细节及整体几何特征的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。方法首先,利用SIFT算法提取特征点作为候选边缘点;然后定义格式塔序列连续性原则判别边缘点,从而得到边缘点点集;并由边缘点点集拟合边缘,实现遥感影像建筑物提取。结果利用提出算法,对World View-2遥感影像进行建筑物提取实验。通过与基于多尺度分割和区域合并的建筑物提取算法对比可以看出,提出算法能够更加准确、完整地提取出建筑物。采用分支因子、遗漏因子、检测率和完整性4个定量化指标对实验结果的定量评价,本文算法的检测率和完整性均大于对比算法,且本文算法的检测率均在95%以上,验证了提出基于格式塔理论的高分辨率遥感影像建筑物提取算法的有效性和准确性。结论基于格式塔的高分辨率遥感影像建筑物提取算法能够准确刻画建筑物细节特征,同时兼顾建筑物整体几何轮廓,准确提取高分辨率遥感影像中的建筑物。本文算法针对高分辨率遥感影像,适用于提取边缘具有直线特征的建筑物。使用本文算法进行遥感影像建筑物提取时,提取精度会随分辨率降低而降低,建议实验影像分辨率在5 m以上。; 李青李玉王玉赵泉华; 关键词：格式塔建筑物提取 SIFT算法

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