基于图论遥感图像分类研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：到豫日期：仞／多口手D厂关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文的复印件，允许该论文被查阅和借阅；学校可以公布该论文的全部或部分

2、内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名：纠编导师虢套小移日期：邡、易、、7西南科技大学硕士研究生学位论文第1页摘要近年来遥感卫星技术发展迅速，在遥感技术的各种应用中，遥感图像目标识别以及分类一直以来都是遥感图像处理、摄影测量和GIS等领域的重要研究内容。随着遥感图像分辨率的不断提高，如何获取更多有用的信息成为了首要解决的问题。面向对象的遥感图像目标分类方法已经成为当前的研究热点，它利用对象的特征信息包括光谱、纹理等来进行综合判别以达到分类的目的。基于图论的图像分

3、割由于具备良好的分割特性而备受人们的青睐，是近年来国际上一个研究热点。在图论中，图像被看作一个带权图，图像中的像元或像元区域与带权图中的顶点对应，图像中两个像元或像元区域的相似性与带权图中的边权值对应。目前，已有多种基于图论的分割方法得到应用，本文研究了基于最小生成树的分割方法。首先进行遥感图像特征提取。遥感图像包含了丰富的信息，选择合适的颜色空问进行颜色特征的提取，设计Gabor滤波器组对其进行纹理特征提取，将多个特征进行融合组成向量来更好地表达图像的信息。其次根据最小生成树设计了图像分割方法，以加权的欧氏距离

4、作为图的边权函数，以此来反映图像中不同区域之间的相似性。设计了一种基于边权函数的简单准则，根据控制参与合并的边权比例来控制区域的合并。满足这个准则的两个区域说明它们具有同样的性质可以合并为一个大的区域，而不满足的则不能进行合并。通过调整阈值可以实现多尺度分割，实验证明有较好的效果。最后在图像分割的基础上用面向对象的方法进行分类，针对遥感图像分类过程中的不确定性，采用模糊C．均值聚类算法对分割出的对象进行聚类，它是在模糊集合的基础上利用隶属度信息来确定待分类对象属于哪一种类别，实验证明可以达到较高的分类精度。关键词

5、：图论面向对象多特征最小生成树模糊C．均值聚类西南科技大学硕士研究生学位论文第1I页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