基于均值漂移算法的遥感图像地物提取及分类

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1、＿士学位论＿義ＭＡＳＴＥＲＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ论文题目：基于均值漂龍法的遥感图像地物提取及分类！：＾＾「？Ｖ：ｇ，、：工士学位类别学领＿議：．Ｂｉｆ…體：国内图书分类号：密级公开国际图书分类号：西南交通大学研究生学位论文基于均值漂移算法的遥感图像地物提取及分类年级２０１０级姓名笠直申请学位级别工学硕士专业电气系统控制与信息技术指导老师张葛祥教授／博导二零一五年五月＾－Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ

2、Ｉｎｄｅｘ＇１：ＴＰｌＵ．Ｄ．Ｃ：ＪＸＨＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｇｙＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅＴｈｅｓｉｓＢＡＳＥＤＯＮＴＨＥＭＥＡＮＳＨＩＦＴＡＬＧＯＲＩＴＨＭＯＦＲＥＭＯＴＥＳＥＮＳＩＮＧＩＭＡＧＥＦＥＡＴＵＲＥＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮＡＮＤＣＬＡＳＳＩＦＩＣＡＴＩＯＮＧｒａｄｅ：２０１０Ｃａｎｄｉｄａｔｅ：ＧａｏＸｉａｎｇＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅＡｌｉｅｄｆｏｒ：ＭａｓｔｅｒＤｅｒｅ

3、ｅｇｐｐｇＳｐｅｃｉａｌｉｔｙ：ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＳｙｓｔｅｍＣｏｎｔｒｏｌＡｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＺｈａｎｇＧｅｘｉａｎｇＭａ２０１５ｙ，西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用

4、影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１．保密□，在年解密后适用本授权书；２．不保密使用本授权书。“’’（请在以上方框内打ａ／）学位论文作者签名：‘指导老师签名：季／ｆｃ日期丨日期：丄：：＾西南交通大学硕士学位论文主要工作（贡献）声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：１、讨论了均值漂移算法中的两个带宽参数（色度值域带宽和空间带宽／！）对图，像分割效果以及分割时间的影响；，并得出结论２、给出了两种改进的遥感图像分类方

5、法，这两种方法利用了均值漂移算法的聚类“”特性对遥感图像进行聚类处理，，消除同物异谱的现象得到了优于常用分类方法的分类结果；一二３、给出了种改进的遥感地物提取方法，该方法通过引入等高线、值化、形态学等方法进行河流提取，在实验效果效果与运算的时间上都有很好的表现。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果。对本文的研宄做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确

6、说明。一切法律责任将由本人承担本人完全了解违反上述声明所引起的。学位论文作者签名‘译日期：ｌｏｆｏＪ．ｌＪｌ／西南交通大学硕士研究生学位论文第Ｉ页摘要随着空间遥感技术的快速发展，遥感图像己经被广泛应用到各行各业。由于遥感图像内容包含的范围广、数据大，各部们所关心的内容不同，所以如何将遥感图像中的各个要素准确的分类和提取已经成为目前研究的热点。学者们常用的分类方法主要包括最大似然法、最小距离法、支持向量机法等，但“”“是这些方法都没有充分的考虑各像元间的位

7、置关系，以导致同物异谱和异物同”的现象出现一谱，使得最后的分类准确度不高。然而均值漂移算法是种基于核密度。估计的非参数核密度估计算法，不依赖参数的估计以及概率密度函数的选择均值漂移算法具有运算量小、易于实现等优势，在图像平滑，图像分割以和目标的跟踪等方面已经得到了广泛应用。因此本文根据均值漂移算法的聚类特性，给出了两种遥感图。像分类的改进方法论文主要工作及研宄成果概括如下：（１）针对均值漂移算法的聚类特性，以遥感图像为例，讨论了该算法核函数中的两个参数对图像分割的影响。

8、一（２）本文利给出了两种改进的遥感图像分类方法，种是均值漂移算法与支持向一量机结合的分类方法，另种是均值漂移算法与最小距离结合的方法。并从三个方面与常用分类方法进行对比：ｋａｐｐａ系数、混滑矩阵以及分类时间。实验结果表明，本文给出的两种改进方法分别在效果与时间上具有显著的优势。一二（３）本文给出了种改进的遥感图像要素提取方法，该方法通过引入等高线、值化、形态学等方法进行改进。该方法在提取河流的效果与运算的时间上都有很好的表现。关键词：遥感图像监督分类