易康ecognition培训教程下载

AI100_小助手 2018-02-25 09:16:44
用专题层和定制的相关特征分类建筑物
比较两个分类结果进行植被的变化检测
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易康培训教程 (Definiens professional 5.0) 基础应用 1 基本概念 这一部分您将熟悉一些Definiens professional5.0基本概念和专业 术语,同时也介绍了一些面向对象的影像分析工具 1.1图像理解原理 当人使用眼睛时,会执行一个复杂的神经处理,我们通常把这 个处理就叫"图像理解" 。 在这一部分,您将体验到一个类似视觉认知过程和学习到 Definiens软件的模仿能力。 当您用眼睛观察一个区域时,您会从特定区域周围再观察到局部, 您可能通过观察该特定区域的特殊尺寸、形状、颜色等,所有这些使 您把它和一个具体的事物联系到一起最终判定出是什么物体。 例如: 您看到的是两个圆形物体,您只能分类出是两个圆形、蓝色的物体 您会立刻把它们三者联系到一起来,左图两侧的物体为刀子和叉子 ,而中间的蓝色圆形物体为盘子。右图圆形则为车轮。 基于像素的分类(Pixel-based Classification)的 缺点: 形容分类结果斑斑点点难以收拾,即"胡椒盐现象" (the annoying salt-and-pepper effect),指胡椒粉和 盐掺和在一起难以区分。"天女散花"(曾志远著 《卫星遥感图像计算机分类与地学应用研究》),仙 女的花篮里有各种各样五颜六色的花瓣,混在一起, 散到人间也很难区分,不过感觉还是"胡椒粉和盐" 的比喻更加形象,因为感觉花瓣的个头太大了,胡椒 粉和盐的颗粒大小更容易让我们联想到像素。 胡椒盐现象 这些物体能一下被定义出来完全是根据它们之间的关 系(如:前后、上下),这些物体的特征和它们之间的关 系让您很快得出中间的就是盘子或车轮,而在您的神经系 统中得出以上物体是根据您所看到的物体特征和您大脑中 储存的信息进行关联的结果。 影像对象概念: 就像人类视觉,易康(eCognition)软件理解图像的概 念是建立在正确分割出对象在可视影像中的内容,相对其 它可视影像内容的基础上,尺度分割就是执行按照局部区 域的不同特征进行分割,所分割出来独立的结果就叫影像 对象。 1.2影像对象 每个影像对象代表影像的一个确定空间连续 的区域。 影像区域的像素与影像对象关系是部分关联。 如果两个影像对象是邻近关系,那么它们包含的像 素在影像区域也是相邻关系。 说明:左图是原始影像、右图是影像对象 1.3影像对象层和影像对象层组 如下所述,影像经过易康(eCognition)软件的分析处理 后被分割成由多个影像对象组成的对像层,而多个影像对 象可以按照一定的尺度参数合并或分割成分别由上下组成 的一个新的对象层。两个或多个以上的影像对象可以组成 一个影像对象层组(对象层网络结构)。 在影像对象层中,底层的每个子对象与上层的父对象连接,同时 要保证在同一影像层内各对象之间的关系,而每个子对象不可能有超 过一个以上的父对象(由上至下是一对多、由下至上是多对一的关 系)。在每个影像中都有分割的比较细小的影像对象层,影像被分割 成了由像素组成的像素层和一个包含整个影像的对象层。 1.4 特征 一个特征是目标对象的相关信息的表述。 特征主要由三个类型组成: 影像对象特征: 是和一个对象关联的表述其信息的特征 。 类相关特征:是一个类和整个层次结构中的类关联表述。 全局特征:可以同时涵盖多个对象的信息特征而不是单个 独立的对象 。 1.4.1影像对象特点 由于每块影像内所包含的信息要比单个像素 所包含的信息多,大多数不同的影像对象是依据 其颜色、形状 、纹理所构成区域进行测算读取的, 更多信息也可通过影像对象的网状结构来进行归 纳分类或合并。 类特征的一个重要例子是给定了类的子对象数 量及给定类的子对象的相邻关系(Relative border to neighboring objects and number of subobjects)。 1.4 .2全局特征 全局特征一般来说描述的是当前影像对 象的层次结构情况。 例如,给定的影像层 均值度,影像对象的层数或类组中包含的 对象数,全局特征也描述了所输入数据的 附加的元数据信息。 如图所示,特征窗口中某层的均值特征 1.5类和分类 分类是把具有相近关系的影像对象归为一类的过程。 一个类所描述的是在层次结构中具有相同语义的影像对象, 所有类都是来自隶属层次结构层中的影像对象,它们所构 成的关系结构就称为类层次结构。 易康(eCognition)软件提供了不同的对影像对象分类的方法 特征: 当影像对象在使用的情况下可被基于单一特征来分配 算法: 是一个比较复杂的分类器用于解决特定分类任务,如 计算局部区域的极值等。 类描述: 是当在多种情况下或应用隶属度函数对影像对象进 行归类。 隶属度函数(membership functions): 是被应用

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