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内容简介

　　图像对象层次的高分辨率遥感图像信息获取是近 十年来遥感应用领域的研究前沿。《图像对象层次的遥感影像分析》系统地阐述了高 分辨率遥感图像多尺度分析的基础理论、算法实现、 尺度优化及其应用技术。首先，叙述了面向地理对象 的遥感图像分析方法的发展过程、高分辨率遥感影像 蕴含的地物信息。其后，分析了多种类型的遥感图像 分割算法，重点讲述了多尺度分析方法的理论基础与 技术实现、优分割的尺度问题、集成边缘信息的图 像多尺度分析技术途径等。探讨了利用分割技 术实现图像对象层次的遥感分类和变化检测方法。结 合实际需求，还给出了高分辨率遥感图像应用多尺度 分析的若干案例。
　　本书可供从事遥感测绘、图像处理、地理信息科 学等领域研究的人员和工程技术人员参考使用，也可 作为高等院校相关专业的教学和研究资料。

目录

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

前言/序言

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