曲波特征加權(quán)遙感圖像統(tǒng)計(jì)分割原理與方法

　　《曲波特征加權(quán)遙感圖像統(tǒng)計(jì)分割原理與方法》以多尺度分析與統(tǒng)計(jì)建模相結(jié)合的高分辨率遙感圖像分割方法理論與實(shí)踐為主線，重點(diǎn)闡述貝葉斯框架下和能量框架下的特征加權(quán)分割模型、光譜特征分割模型和無權(quán)重特征分割模型以及各類分割模型的分割解，并對(duì)每類分割問題給出相應(yīng)的高分辨率遙感圖像分割實(shí)例，以體現(xiàn)其分割模型的有效性和實(shí)用性。針對(duì)上述內(nèi)容，《曲波特征加權(quán)遙感圖像統(tǒng)計(jì)分割原理與方法》共5章，涉及高分辨率遙感圖像分割問題、基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用范例，具體的章節(jié)安排如下。第1章介紹了星載高分辨率遙感衛(wèi)星的技術(shù)發(fā)展，論述了高分辨率遙感圖像的特點(diǎn)及其分割問題，并根據(jù)高分辨率遙感圖像的特征綜述了目前高分辨率遙感圖像的分割方法。第2章介紹了《曲波特征加權(quán)遙感圖像統(tǒng)計(jì)分割原理與方法》涉及的基礎(chǔ)理論知識(shí)，包括多尺度分析理論中的小波變換和曲波變換、特征選擇中的過濾方法和封裝方法、統(tǒng)計(jì)建模中的貝葉斯定理和能量函數(shù)、統(tǒng)計(jì)模擬中的MC方法和MCMC方法等。第3章重點(diǎn)圍繞高分辨率遙感圖像中光譜、紋理和邊緣這3個(gè)基本特征的提取方法進(jìn)行展開，并對(duì)各方法給出相應(yīng)的高分辨率遙感圖像特征提取實(shí)例。第4章從建立高分辨率遙感圖像分割模型的貝葉斯定理視角出發(fā)，重點(diǎn)討論了特征加權(quán)貝葉斯分割算法、光譜特征貝葉斯分割算法和無權(quán)重特征貝葉斯分割算法。第5章介紹了能量函數(shù)框架下的特征加權(quán)能量分割算法、光譜特征能量分割算法和無權(quán)重特征能量分割算法，并對(duì)比分析了特征和特征權(quán)重在高分辨率遙感圖像分割中的作用。

　　王玉，博士，桂林理工大學(xué)講師。主要研究方向?yàn)檫b感數(shù)據(jù)處理理論與應(yīng)用基礎(chǔ)研究，包括空間統(tǒng)計(jì)學(xué)、隨機(jī)幾何、多尺度分析在遙感數(shù)據(jù)建模與分析方面的應(yīng)用，地物目標(biāo)幾何以及特征提取。