王春艷

遼寧工程技術(shù)大學(xué)礦業(yè)技術(shù)學(xué)院，遼寧 葫蘆島 125105

影像分割是遙感影像處理(如特征提取、目標(biāo)辨識、地物目標(biāo)分類)的基礎(chǔ)工作和重要任務(wù)。高分辨率遙感影像所具有的更加豐富的地表覆蓋細(xì)節(jié)信息為精準(zhǔn)地物目標(biāo)分割提供了充分的依據(jù)。然而，更加精細(xì)的空間尺度、復(fù)雜多樣的地物目標(biāo)及真實(shí)地表覆蓋信息的缺乏，增加了像素類屬的不確定性和分割決策的不確定性，給高分辨率遙感影像分割帶來了新問題，導(dǎo)致高分辨率遙感影像應(yīng)用傳統(tǒng)的影像分割方法得到的分割結(jié)果精度并沒有隨著分辨率的提高而得到顯著提高。有鑒于此，本文以處理高分辨率遙感影像像素類屬不確定性、分割決策不確定性及充分合理建模同質(zhì)區(qū)域光譜測度分布模型為目標(biāo)，提出基于區(qū)間二型模糊理論的影像建模與分割這一科學(xué)問題，并對其展開系統(tǒng)的理論與實(shí)踐研究，以實(shí)現(xiàn)精度高、可靠性強(qiáng)的高分辨率遙感影像分割。本文具體工作和主要貢獻(xiàn)包括：

(1) 分析了高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)特征，通過監(jiān)督采樣建立同質(zhì)區(qū)域一型模糊隸屬函數(shù)模型，以刻畫像素類屬的不確定性；為了改善一型模糊隸屬函數(shù)對類屬不確定性的表達(dá)和增強(qiáng)分割決策的準(zhǔn)確性，以同質(zhì)區(qū)域模糊隸屬函數(shù)模型為基礎(chǔ)，根據(jù)正態(tài)分布或高斯分布的3σ準(zhǔn)則，提出了3種類型的區(qū)間二型模糊隸屬函數(shù)影像建模方法。分析不同形式的區(qū)間二型模糊模型的適用條件，試驗(yàn)驗(yàn)證了相對于一型模糊模型，區(qū)間二型模糊模型能夠提高分割精度。

(2) 對3種區(qū)間二型模糊隸屬函數(shù)的適用性進(jìn)行了分析。具有不確定均值的區(qū)間二型模糊隸屬函數(shù)適用于刻畫同質(zhì)區(qū)域存在光譜測度的不確定性情況；具有不確定標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)間二型模糊隸屬函數(shù)模型可以刻畫同質(zhì)區(qū)域光譜測度變化不大，而頻率出現(xiàn)的差異性較大的情況；具有不確定均值和不確定標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)間二型模糊隸屬函數(shù)可以同時(shí)刻畫同質(zhì)區(qū)域光譜測度的不確定性及出現(xiàn)頻率的不確定性情況。

(3) 加權(quán)平均法構(gòu)建分割決策模型。依據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的原始隸屬度，上隸屬度及下隸屬度與對應(yīng)的直方圖頻率值距離越接近發(fā)揮的作用越大，距離越遠(yuǎn)發(fā)揮的作用越小的原則，提出將3種隸屬度的加權(quán)平均和作為分割決策模型的最終隸屬度。通過試驗(yàn)驗(yàn)證了提出的區(qū)間二型模糊決策模型的分割精度高于傳統(tǒng)分割方法。

(4) 基于改進(jìn)的模糊線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法分割決策模型的構(gòu)建。將訓(xùn)練樣本在所有類別中的一型模糊隸屬度及區(qū)間二型模糊隸屬函數(shù)的上、下隸屬度作為輸入，并構(gòu)建了適應(yīng)高分辨率遙感影像的分段線性函數(shù)作為激活函數(shù)，以訓(xùn)練數(shù)據(jù)直方圖作為期望輸出，建立模糊線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為分割決策模型。分析該模型對同質(zhì)區(qū)域直方圖分布特征的擬合效果及對分割精度的影響程度，并通過試驗(yàn)驗(yàn)證了提出方法可以精確擬合高分辨遙感影像非對稱多峰分布特征，分割精度高于傳統(tǒng)分割方法。

(5) 針對加權(quán)平均法及改進(jìn)的模糊線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法分割決策模型對噪聲敏感問題，對分割決策模型進(jìn)行了完善，提出融入空間關(guān)系的加權(quán)平均法和模糊線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法分割決策模型，并試驗(yàn)驗(yàn)證其可行性。

(6) 對提出方法中區(qū)間二型模糊模型的不確定區(qū)域范圍對分割精度的影響規(guī)律進(jìn)行了研究，確定最佳分割決策模型，實(shí)現(xiàn)影像最優(yōu)模糊劃分。