tailieunhanh - Một số giải pháp phân vùng ảnh viễn thám kích thước lớn dựa trên logic mờ
Phân vùng ảnh viễn thám là vấn đề được các nhà nghiên cứu viễn thám quan tâm. ảnh viễn thám có thể có nhiều kênh, độ phân giải rất cao. Có nhiều kĩ thuật phân vùng khác nhau như K-Means, C-Means, Watersed, . Trong đó, Fuzzy C-Means (FCM) được đánh giá rất cao về khả năng phân vùng bằng việc sử dụng logic mờ. Tuy nhiên, phương pháp này gặp vấn đề khi phân vùng ảnh có kích thước lớn như ảnh viễn thám. Bài báo này trình bày một kĩ thuật cải tiến thuật toán FCM để có thể thực hiện với ảnh viễn thám kích thước lớn. | Một số giải pháp phân vùng ảnh viễn thám kích thước lớn dựa trên logic mờ Nghiªn cøu khoa häc c«ng nghÖ Mét gi¶I ph¸p Ph©n vïng ¶nh viÔn th¸m kÝch th¦íc lín dùa trªn logic mê NGUYÔN TU TRUNG*, vò v¨n tháa** Tãm tắt: Ph©n vïng ¶nh viÔn th¸m lµ vÊn ®Ò ®îc c¸c nhµ nghiªn cøu viÔn th¸m quan t©m. ¶nh viÔn th¸m cã thÓ cã nhiÒu kªnh, ®é ph©n gi¶i rÊt cao. Cã nhiÒu kÜ thuËt ph©n vïng kh¸c nhau nh K-Means, C-Means, Watersed, . Trong ®ã, Fuzzy C-Means (FCM) ®îc ®¸nh gi¸ rÊt cao vÒ kh¶ n¨ng ph©n vïng b»ng viÖc sö dông logic mê. Tuy nhiªn, ph¬ng ph¸p nµy gÆp vÊn ®Ò khi ph©n vïng ¶nh cã kÝch thíc lín nh ¶nh viÔn th¸m. Bµi b¸o nµy tr×nh bµy mét kÜ thuËt c¶i tiÕn thuËt to¸n FCM ®Ó cã thÓ thùc hiÖn víi ¶nh viÔn th¸m kÝch thíc lín. Tõ khãa: Ph©n vïng ¶nh, ¶nh viÔn th¸m, C-Means, Fuzzy. 1. Më ®Çu Xö lý ¶nh viÔn th¸m nãi chung vµ ph©n vïng ¶nh (hay ph©n côm) viÔn th¸m nãi riªng lµ vÊn ®Ò ®îc nghiªn cøu tõ l©u vµ hiÖn t¹i vÉn ®ang ®îc quan t©m. Ph©n côm lµ mét quy tr×nh dïng ®Ó trÝch chän nh÷ng nÐt chÝnh cña c¸c ®èi tîng nÒn bëi viÖc ®Þnh nghÜa c¸c vïng t¬ng øng. NhiÖm vô cña chøc n¨ng ph©n vïng ¶nh lµ tõ ¶nh ®a ban ®Çu, tiÕn hµnh xö lý vµ ph©n chia thµnh c¸c vïng, c¸c côm kh¸c nhau. HiÖn nay, cã nhiÒu ph¬ng ph¸p ph©n vïng kh¸c nhau nh: C¸c ph¬ng ph¸p h×nh th¸i, C¸c ph¬ng ph¸p hä K-Means, M« h×nh pha trén Gaussian cã giíi h¹n (FGMM), T¸ch vµ hîp, C¸c m« h×nh Markov, . HÇu hÕt c¸c ph¬ng ph¸p chØ sö dông cêng ®é cña mçi ®iÓm ¶nh ®Ó ®Þnh nghÜa c¸c vïng, nhng ®a ra c¸c ph©n ®o¹n rÊt hçn t¹p, cô thÓ víi c¸c ¶nh ®a phæ cã ®é ph©n gi¶i cao. HiÖn nay, mét sè thuËt to¸n bao gåm th«ng tin ng÷ c¶nh trong quy tr×nh ®Ó gi¶m bít tÝnh hçn t¹p cña c¸c ph©n ®o¹n. Trong ®ã, mét sè th«ng tin ng÷ c¶nh cña c¸c ph©n ®o¹n nµy ®îc trÝch chän tõ ¶nh còng ®îc sö dông. Trong [1, 2], c¸c t¸c gi¶ ®· ®Ò xuÊt kÜ thuËt ph©n côm kÕt hîp thuËt to¸n Watershed vµ biÕn ®æi Wavelet ®Ó ph©n vïng ¶nh. Fuzzy C-Means (FCM) ®îc ®¸nh gi¸ rÊt cao vÒ
đang nạp các trang xem trước
