刘大伟
- 作品数：6 被引量：174H指数：3
- 供职机构：长安大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于深度学习的高分辨率遥感影像分类研究被引量：161
- 2016年
- 针对高空间分辨率遥感影像的分类问题,提出了基于深度学习的分类方法。该方法通过非下采样轮廓波变换计算影像的纹理特征,利用深度学习的常用模型—深度信念网络(DBN)对高分辨率遥感影像进行了基于光谱-纹理特征的分类,并与基于单源光谱信息的DBN分类方法、支持向量机(SVM)分类方法、传统神经网络(NN)分类方法进行了比较分析。研究结果表明:相对于单源光谱信息,利用影像的光谱-纹理特征能够有效提高高分辨率遥感影像的分类精度;相对于SVM、NN等分类方法,DBN能够更加准确地挖掘高分辨率遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度。
- 刘大伟韩玲韩晓勇
- 关键词：遥感高空间分辨率遥感影像分类
- 一种基于对象相似性的遥感影像最优分割尺度评价方法被引量：5
- 2013年
- 针对遥感影像分割中最优尺度的选择问题,提出了根据参考对象和分割对象的灰度相似性和形状相似性构建分割尺度评价函数的方法。首先通过实地调绘和目视解译的方法选取典型地物作为参考对象,然后计算参考对象与分割对象的灰度相似性和形状相似性,并最终得到评价函数值,从而确定最优分割尺度。基于该评价函数,对World View-2多光谱影像进行了实验,通过实验验证了该方法的有效性和适用性。
- 刘大伟黄磊李斌兵
- 关键词：影像分割评价函数
- 一种基于区域的多特征融合高分辨率遥感影像分割方法
- 本发明公开了一种基于区域的多特征融合高分辨率遥感影像分割方法，首先对对初始的高分辨影像进行初始分割，再计算初分割区域中任一邻域的纹理特征距离、光谱特征距离和形状特征距离，最后基于RAG和NNG进行区域合并；本发明综合采用...
- 韩玲刘大伟宁晓红刘志恒
- 高分辨率遥感影像分割方法及应用研究
- 随着遥感对地观测技术的不断进步,遥感影像的空间分辨率越来越高,高空间分辨率影像为遥感技术的发展带来机遇的同时,也由于自身的特点为遥感数据的处理带来了新的挑战,导致传统的像素级处理方法不能适应当前遥感分析与应用的需求,在这...
- 刘大伟
- 关键词：高空间分辨率遥感影像影像分割纹理特征道路提取
- 文献传递
- 一种基于区域的多特征融合高分辨率遥感影像分割方法
- 本发明公开了一种基于区域的多特征融合高分辨率遥感影像分割方法，首先对对初始的高分辨影像进行初始分割，再计算初分割区域中任一邻域的纹理特征距离、光谱特征距离和形状特征距离，最后基于RAG和NNG进行区域合并；本发明综合采用...
- 韩玲刘大伟宁晓红刘志恒
- 文献传递
- 一种基于邻域数组的区域合并新方法被引量：1
- 2016年
- 针对图像分割中的过分割问题,该文提出了一种区域合并方法。该方法在区域合并时采用邻域数组的数据结构来维护区域间的邻接关系,该数据结构相对传统的邻接图具有更高的效率。为了能够综合利用分割对象的各种特征,兼顾区域合并的精度与效率,将合并过程分为两个步骤进行:第一步以区域面积阈值作为合并终止条件,在合并准则中只考虑灰度信息;第二步将灰度阈值作为合并终止条件,并在合并准则中加入了纹理信息。实验结果表明,该方法能够对初分割图像进行高效且精确的合并。
- 刘大伟韩玲
- 关键词：图像分割灰度共生矩阵
