基于分割评价函数的多尺度分割参数的选择

利用遥感影像进行林地分类时,面向对象分割参数的设置对影像分割结果至关重要,进而影响遥感影像的分类结果。分割评价函数是检验分割效果的重要标准,利用分割尺度、形状指数和紧致度3个参数在不同水平下组合得到的分割评价函数值来评价分割效果的优劣。在已有分割评价函数的基础上进行改进,并对加入面积权重因子后是否对参数选择产生影响进行研究。基于统计分析的方法,利用方差分析和相关性分析法研究4种分割评价函数与分割参数的关系。从全国范围内随机选取Landsat 8OLI和高分一号(GF-1)影像数据各10景作为实验样本,探讨3个参数对分割结果的影响,实验结果表明:(1)分割尺度对分割的影响最大,形状指数次之,紧致度最小;(2)形状指数取值偏小,紧致度取值偏大,对分割效果好;(3)加入面积权重因子提高分割评价函数的稳定性;(4)改进的方法与现有的方法相关性显著,因此适宜作为评价的标准;(5)影像分辨率不同不会对参数的选择产生显著影响。

一种基于内容的音频流二级分割方法

基于内容的音频流分割是多媒体数据分析领域中的一个十分重要和困难的问题.目前大多数传统的音频流分割方法是基于小尺度音频分类的,但是这类分割方法普遍存在虚假分割点过多的缺点,严重影响了实际应用的效果.作者的研究表明,大尺度音频片段的分类正确率要明显高于小尺度音频片段的分类正确率,并且这个趋势与分类器选择无关.基于这个事实和减少虚假分割点的目的,作者提出了一种新的音频流分割方法.首先,采用基于大尺度音频分类的分割方法对音频流进行粗分割,以减少虚假分割点;然后定义了分割点评价函数,并利用它在边界区域中进一步精确定位分割点.实验结果表明这种音频流分割方法可以比较精确地获取分割点位置,同时将虚假分割点减少到传统方法的四分之一.

亮度不均匀低质量图像中压印字符分割方法

字符分割效果,直接影响识别精度。在处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时,由于亮度分布不均匀、目标字符与背景区域对比度较低,传统基于二值化图像的字符分割方法在处理上述情况下的压印字符时,难以确定最优二值化阈值,分割准确率较低。提出基于分割效果评价函数的迭代闭环反馈分割方法,通过建立评价函数对分割效果进行评估,以提高分割效率及准确率。借助加权平滑滤波,去除灰度波形图中的畸变波形;并利用广义学习矢量量化算法,确定最优滤波权重因子;通过分析波形变化趋势,确定字符分割位置。实验结果表明,该算法在批量处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时,分割准确率可达98.5%。

基于序贯蒙特卡罗方法的自适应红外目标提取算法

本文将红外目标提取阈值的计算问题看作系统状态估计问题,提出了一种基于序贯蒙特卡罗方法的红外目标提取算法。在序贯蒙特卡罗方法框架下,建立关于灰度—方差加权信息熵和像素点灰度值的阈值状态空间;建立随机漂移状态转移模型;综合了红外图像中灰度、信息熵、梯度、像素点的空间位置等信息,提出了定量描述红外目标分割效果的评价函数,并以此作为系统的观测模型;最后,将粒子的加权平均做为分割阈值的估计值。实验结果表明,该方法是有效且稳健的。