于卫星地域遥感图像分割方法研究仿真

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1、第34卷第1期计算机仿真2017年1月文章编号：1006—9348(2017)Ol一0332—04于卫星地域遥感图像分割方法研究仿真彭晏飞1’2，周娟1，訾玲玲1(1．辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，辽宁葫芦岛125105；2．辽宁省数字化矿山装备工程技术研究中心，辽宁葫芦岛125105)摘要：对卫星地域遥感图像进行准确分割．可提高图像清晰度。保证准确率。由于在采集遥感图像过程中容易受到光照、遮挡、距离等周围环境的影响，使得目标遥感图像特征模糊。传统的图像分割算法，主要通过图像特征进行分割，不能准确地对遮挡物及光照干扰进行去除，导致图像分割

2、不准确的问题。提出改进粒子群优化PSO算法的PCNN遥感图像分割方法。将改进的PSO算法与简化后PCNN模型融合，利用最大类间方差定义适应度函数，为避免出现局部最优解，在每次迭代中，选取适应度较好的粒子同时加入新的粒子，提高粒子多样性，完成模型最优参数的设置和对遥感图像的分割。仿真结果表明，与人工设定PCNN参数方法和未改进的PSO算法相比，结合改进的粒子群优化算法不仅加快了收敛速度和运算速度，而且提高了图像分割准确率。关键词：脉冲耦合神经网络，遥感图像分割，粒子群优化，适应度函数中图分类号：TP391文献标识码：BTheSimulationR

3、esearchonRegionalSatelliteRemoteSensingImageSegmentationMethodPENGYan-feil”，ZHOUJuanl，ZILing-lin91(1．SchoolofElectronicsandInformationEngineering，LiaoningTechnicalUniversity，HuludaoLiaoning125105，China；2．LiaoningDigitalMineEquipmentEngineeringTechnologyResearchCenter，Huludao

4、Liaoning125105，China)ABSTRACT：ItCanimproveimagedefinitionandaccuracytosegmentremotesensingimagepreciselyinsatellitere-gion．EnvironmentaroundCaninfluencetheprocessofcollectingimageeasily，suchasillumination，shelteranddis·tance．Itmakesimagefeatureblurring．Traditionalimagesegmen

5、tationalgorithmcannoteliminateinterferenceofshelterandlightthroughsegmentingimagefeature．Itleadstopoorsegmentationprecision．Inthispaper，weproposeaPCNNsegmentationmethodbasedonmodifiedparticleswarlTloptimization(PSO)algorithm．FirstlyweintegratePSOalgorithmwithsimplifiedPCNNmo

6、del．Thenweutilizethemaximumvarianceamongclusterstodefinefitnessfunction．Inordertoavoidlocaloptimalsolution，wechooseparticlewithbetterfitnessandintroducenewparticleatthesametimetoimprovediversityineachiterative．Finallyweaccomplishtheoptimizationparametersettingofmodelandimage

7、segmentation．ThesimulationresultsshowthatthealgorithmintegratedwithmodifiedPSOacceleratestheconvergenceanddivergence．Italsoimprovestheimagesegmentationprecision．KEYWORDS：Pulsecoupledneuralnetworks；Remotesensingimagesegmentation；Particleswarmoptimization；Fit·nessfunctionl引言图像

8、分割是将图像分成若干个特定区域。从中提出所需目标的技术。它是连接图像处理与图像分析的桥梁⋯，广泛应用于各个领域，并逐渐扩展找遥感图像处理的领域，遥感图