图书介绍
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- 陈建裕，张汉松著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030478474
- 出版时间：2016
- 标注页数：200页
- 文件大小：88MB
- 文件页数：210页
- 主题词：遥感图象－图象分析
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 面向地理对象的遥感图像分析技术1
1.1.1 概念1
1.1.2 技术背景与历程2
1.1.3 GEOBIA思想与特色4
1.2 GEOBIA发展与工具软件6
1.3 GEOBIA研究进展9
1.3.1 分割尺度的选择与优化10
1.3.2 面向对象的遥感信息获取11
1.3.3 面向对象的遥感变化检测12
1.3.4 GEOBIA与地学知识的关联14
第2章 影像与图像对象所蕴含的信息17
2.1 高空间分辨率遥感影像17
2.2 图像对象中蕴含的信息21
2.2.1 遥感影像中的物理量22
2.2.2 地物波谱信息24
2.2.3 图像的颜色信息25
2.2.4 纹理信息26
2.3 图像对象中的空间信息29
2.3.1 几何位置信息29
2.3.2 关系特征31
2.3.3 形状特征33
2.3.4 空间结构信息34
2.3.5 空间信息的矢量表达34
第3章 图像分割方法36
3.1 相似性度量36
3.2 图像分割基础39
3.3 超像素图像分割41
3.4 均值漂移聚类图像分割42
3.5 纹理图像分割44
3.6 图像混合分割45
3.6.1 图像分割预处理46
3.6.2 基于分水岭变换的混合分割算法49
3.6.3 分割实验与结果分析52
第4章 遥感影像多尺度分析技术55
4.1 遥感影像多尺度分割算法55
4.1.1 多尺度分割算法原理55
4.1.2 图像对象的合并57
4.2 分割算法优化61
4.2.1 波段选择61
4.2.2 分割参数选择62
4.2.3 分割过程描述63
4.3 分割结果分析64
4.3.1 分割策略对结果的影响分析64
4.3.2 不同地物分割结果分析66
4.4 算法的变化68
4.4.1 分割中合并代价的计算方法68
4.4.2 生长点的选择70
4.4.3 合并准则及次序71
第5章 集成边缘的多尺度分析75
5.1 边缘与多尺度分析75
5.2 边缘检测76
5.2.1 Canny边缘检测76
5.2.2 SUSAN边缘检测78
5.2.3 置信度边缘检测78
5.3 边缘引导的多尺度分割方法81
5.3.1 边缘获取83
5.3.2 边缘约束的图像分割84
5.3.3 应用案例85
第6章 图像对象的最优分割89
6.1 最优分割问题90
6.2 全局最优分割尺度91
6.3 图像对象的最优分割尺度94
6.3.1 算法原理94
6.3.2 分割过程分析96
6.3.3 基于显著性曲线的最优分割结果确定97
6.3.4 基于差异性的图像对象识别99
6.4 图像对象可分性理论分析103
6.4.1 相邻图斑之间的分类可分性问题103
6.4.2 分割过程中显著性差异的变化104
第7章 图像分割精度评价108
7.1 图像分割精度评价概述108
7.2 非监督评价方法109
7.2.1 区域内部一致性度量110
7.2.2 区域差异性度量113
7.2.3 复合度量114
7.2.4 基于边界的分割评价115
7.3 监督评价方法115
7.4 应用案例119
第8章 图像对象分类及信息获取123
8.1 模糊聚类法124
8.2 最邻近分类法126
8.3 支持向量机分类法130
8.3.1 SVM分类基本原理130
8.3.2 SVM分类实现途径131
8.3.3 决策树支持向量机的遥感图像分类134
8.3.4 案例分析136
第9章 基于图像分割的变化检测139
9.1 遥感变化检测法140
9.1.1 遥感变化检测的一般步骤141
9.1.2 遥感变化检测精度评价142
9.2 基于图像分割的变化检测概述142
9.3 面向图斑的直接遥感变化检测法145
9.3.1 区域协方差阵描述子148
9.3.2 算法描述149
9.4 案例分析151
9.4.1 变化检测法对分割尺度的依赖153
9.4.2 特征集成影像与图斑协方差阵表153
9.4.3 结果讨论154
第10章 图像对象层次的变化检测158
10.1 相关研究工作159
10.2 算法基础160
10.3 方法描述162
10.4 应用案例163
10.4.1 变化检测结果165
10.4.2 与常规变化检测方法比较167
10.5 讨论与结论170
10.5.1 形状变化意味着变化170
10.5.2 有意义的图像对象至关重要171
第11章 图像对象的形状表达及匹配172
11.1 基于轮廓特征的形状匹配172
11.1.1 基于图像矩的形状匹配173
11.1.2 基于Shape Context的形状匹配算法174
11.1.3 基于MPHD的形状匹配算法175
11.2 云和云的阴影的形状表达及匹配177
11.2.1 云与云阴影图像对象获取177
11.2.2 云与云阴影图像对象的匹配前处理180
11.2.3 匹配过程优化181
11.2.4 云及云阴影替补184
参考文献187
后记200