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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 基于人類認(rèn)知心理的遙感圖像空間特征提取技術(shù)
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 大類：
- 科技發(fā)明制作B類
- 簡(jiǎn)介：
- 遙感技術(shù)在資源環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中眾多領(lǐng)域發(fā)揮著舉足輕重的作用，特征提取是遙感圖像分析技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而，現(xiàn)有的方法無法有效地、準(zhǔn)確地提取圖像中的重要特征，若提高圖像分類的精度，需要大量的人機(jī)交互目視解譯參與信息提取過程，人力資源成本高，工作效率低。 鑒于人類視覺系統(tǒng)對(duì)圖像具有強(qiáng)大的理解能力，而且認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和認(rèn)知心理學(xué)分別從細(xì)胞水平和心理水平研究了人類的圖像認(rèn)知過程。本課題根據(jù)人類視覺的啟示，基于認(rèn)知心理學(xué)中注意和知覺階段的重要研究成果，提出了形狀自適應(yīng)鄰域（SAN）的核心概念，將其應(yīng)用于圖像特征提取。實(shí)驗(yàn)表明，基于形狀自適應(yīng)鄰域的方法有效提取了遙感圖像中的光譜特征和空間特征，提高了圖像的分類精度，并可減少遙感圖像解譯中的人力資源投入，可降低數(shù)據(jù)生產(chǎn)的成本。 課題的研究成果包括學(xué)術(shù)論文4篇，其中EI收錄2篇，申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利1項(xiàng)，獲國(guó)際會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)1項(xiàng)。
- 詳細(xì)介紹：
- 遙感技術(shù)在資源環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中眾多領(lǐng)域發(fā)揮著舉足輕重的作用，特征提取是遙感圖像分析技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而，現(xiàn)有的方法無法有效地、準(zhǔn)確地提取圖像中的重要特征，若想提高圖像分類的精度，需要大量的人機(jī)交互目視解譯參與信息提取過程，人力資源成本高，工作效率低。 鑒于人類視覺系統(tǒng)對(duì)圖像具有強(qiáng)大的理解能力，而且認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和認(rèn)知心理學(xué)分別從細(xì)胞水平和心理水平研究了人類的圖像認(rèn)知過程。本課題根據(jù)人類視覺的啟示，基于認(rèn)知心理學(xué)中注意和知覺階段的重要研究成果，提出了形狀自適應(yīng)鄰域（SAN）的核心概念，它不僅可提取出圖像中色調(diào)、紋理和形狀特征，并將其應(yīng)用于遙感圖像分類。實(shí)驗(yàn)表明，基于形狀自適應(yīng)鄰域的方法有效提取了遙感圖像中的光譜特征和空間特征，并提高了圖像的分類精度。與此同時(shí)，研究還對(duì)有關(guān)參數(shù)進(jìn)行了定量分析，對(duì)視野窗口的大小、像素異質(zhì)性閾值等參數(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)與討論，給出了確定圖像特征的像素異質(zhì)性閾值確定之經(jīng)驗(yàn)曲線，以提高本方法在實(shí)際應(yīng)用中的效果。通過本方法的特征提取過程，可減少遙感圖像解譯中人力資源的投入，降低數(shù)據(jù)生產(chǎn)的成本。 課題的研究成果包括學(xué)術(shù)論文4篇，其中EI收錄2篇，申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利1項(xiàng)，獲國(guó)際會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)1項(xiàng)。
作品圖片
作品專業(yè)信息
設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 目前，遙感應(yīng)用所采用的遙感圖像分析仍以目視解譯為主，需大量的人工參與，耗費(fèi)人力資源，使成本大大增加。究其原因，目視解譯過程實(shí)為人類視覺發(fā)揮了主要作用，它調(diào)動(dòng)了人類視覺系統(tǒng)中視覺信息處理的巨大優(yōu)勢(shì)。 作品設(shè)計(jì)的目的是，從人類視覺認(rèn)知的特點(diǎn)出發(fā)，按照視覺心理學(xué)中的注意階段和知覺階段的有關(guān)特征，設(shè)計(jì)了圖像處理的方法與技術(shù)，用于遙感圖像處理的空間特征提取，并替代部分人機(jī)交互的任務(wù)，從而減少遙感圖像解譯過程中的人力資源的投入，降低數(shù)據(jù)生產(chǎn)的成本。 基本思路：首先，分析了認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)中視覺信息在大腦皮層的傳遞過程，及認(rèn)知心理學(xué)中視覺信息處理的心理過程，提出了形狀自適應(yīng)鄰域（SAN）的核心概念；然后，采用變異函數(shù)及各種形狀描述算子對(duì)SAN進(jìn)行紋理和形狀特征提取，并通過形狀有效性對(duì)形狀特征進(jìn)行約束。同時(shí)，對(duì)SAN的視野窗口和異質(zhì)性閾值兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行定量分析；最后，通過特征融合方法得到整合特征。 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)包括：1）將視覺心理的注意、知覺階段的特征與圖像特征提取技術(shù)相結(jié)合；2）提出了基于視覺認(rèn)知心理學(xué)的遙感圖像的形狀自適應(yīng)鄰域確定方法：一是提出了應(yīng)用顏色特征差異；二是像素異質(zhì)性進(jìn)行形狀自適應(yīng)鄰域的確定的方法，并對(duì)像素異質(zhì)性的閾值進(jìn)行了定量分析，給出了異質(zhì)性閾值確定的經(jīng)驗(yàn)曲線；3）首次將基于形狀自適應(yīng)鄰域的遙感圖像特征提取應(yīng)用于廣州市番禺區(qū)的土地利用類型分類中，對(duì)分類的結(jié)果進(jìn)行了精度評(píng)估。 主要技術(shù)指標(biāo)有：像素異質(zhì)性閾值、分類總體精度和Kappa系數(shù)等。
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 根據(jù)人類視覺的啟示，基于認(rèn)知心理學(xué)中注意和知覺兩個(gè)階段的研究成果，提出了形狀自適應(yīng)鄰域（SAN）的核心概念，并對(duì)SAN確定過程中的像素異質(zhì)性閾值進(jìn)行定量分析。將SAN應(yīng)用于圖像特征提取，通過SAN中像素之間的自相關(guān)性，著重分析其紋理和形狀等空間特征。 從方法論的角度看，與傳統(tǒng)的特征提取方法相比較，本作品在源于認(rèn)知心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的有關(guān)研究成果，采用了一種基于新的理論體系進(jìn)行圖像特征提取的方法，將人類視覺心理學(xué)中的注意、知覺階段的成果應(yīng)用于圖像特征提取，包括：注意理論中的過濾器模型；知覺階段特征提取和整合的理論等，使其可更科學(xué)、更準(zhǔn)確地提取遙感圖像中的地物特征，并對(duì)提高遙感圖像自動(dòng)分類和識(shí)別的精度提供重要的理論基礎(chǔ)和實(shí)用價(jià)值。 實(shí)驗(yàn)表明，與傳統(tǒng)的方法相比，基于形狀自適應(yīng)鄰域的方法可有效提取遙感圖像中的光譜特征和空間特征（紋理特征和形狀特征），提高了遙感圖像的分類精度，總體精度為0.96873。這將可以減少目視解譯的工作量，從而降低人力資源成本。
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- 本作品相關(guān)的技術(shù)已發(fā)表了四篇論文，其中：1）《一種基于形狀自適應(yīng)鄰域的遙感圖像特征提取新方法》（英文）獲得了第29屆亞洲遙感會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)；2）《基于形狀自適應(yīng)鄰域的遙感圖像分類》（英文）已被EI收錄；3）《借鑒人類認(rèn)知特點(diǎn)的城市遙感信息提取》（英文）被EI和ISTP收錄；4）《認(rèn)知科學(xué)與遙感圖像特征提取》發(fā)表于第二屆珠江三角洲區(qū)域環(huán)境遙感研討會(huì)。 此外，本作品已申請(qǐng)了國(guó)家發(fā)明專利一項(xiàng)：《一種基于形狀自適應(yīng)鄰域的遙感圖像特征提取方法》，其申請(qǐng)?zhí)枮椋?00910038437.3 在第十屆“挑戰(zhàn)杯”廣東大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競(jìng)賽中獲得一等獎(jiǎng)。
作品所處階段
- 中試階段：目前本作品正在廣州奧格智能科技有限公司進(jìn)行試驗(yàn)，應(yīng)用于廣州市番禺區(qū)土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)應(yīng)用中。
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 1）本技術(shù)的軟件；2）軟件著作權(quán)；3）國(guó)家發(fā)明專利
作品可展示的形式
- 1）現(xiàn)場(chǎng)演示；2）圖片
使用說明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說明,市場(chǎng)分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)
- 借鑒人類認(rèn)知心理中注意和知覺兩個(gè)階段的優(yōu)秀認(rèn)知能力，設(shè)計(jì)了基于形狀自適應(yīng)鄰域的遙感圖像特征提取方法的理論體系及實(shí)現(xiàn)方法，模擬了人類視覺系統(tǒng)對(duì)視覺信息處理的功能，使圖像處理具有了“人類智能”的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。 具有以下推廣前景：1）適應(yīng)范圍廣。通過合理設(shè)置視野窗口和異質(zhì)性閾值兩個(gè)參數(shù)，適用于低、中、高空間分辨率和高光譜遙感圖像特征提?。?）對(duì)人工目視解譯參與的依賴性降低，從而減少人力的投入，降低數(shù)據(jù)生產(chǎn)的成本；3）提供模塊化程序接口，二次開發(fā)簡(jiǎn)單、易操作，并可與現(xiàn)有的遙感圖像處理軟件及系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)無縫銜接。 與同類產(chǎn)品相比，具有以下優(yōu)勢(shì)：1）輸入輸出均為通用格式（GeoTiff），與傳統(tǒng)軟件無縫銜接；2）提供軟件模塊（應(yīng)用程序接口，API），便于二次開發(fā)的調(diào)用，而且可集成到商業(yè)化遙感圖像處理軟件中；3）是一項(xiàng)自主創(chuàng)新的技術(shù)。在試驗(yàn)階段，采用本作品進(jìn)行特征提取，再用商用軟件進(jìn)行分類，可有效減少目視解譯的工作量，從預(yù)處理到滿足需求的分類精度，工作效率可提高42.8%左右。
同類課題研究水平概述
- 遙感圖像特征提取是對(duì)圖像進(jìn)行光譜特征和空間特征進(jìn)行提取的過程，其中空間特征包括：紋理特征和形狀特征，它們可用于遙感圖像的分類、目標(biāo)識(shí)別等應(yīng)用。經(jīng)典的遙感圖像特征提取方法可分為三類：1）對(duì)單個(gè)像素進(jìn)行特征提取的方法。這類對(duì)象只能提取遙感圖像的光譜特征。2）對(duì)像素的規(guī)則鄰域進(jìn)行特征提取的方法。該類方法可提取鄰域內(nèi)像素的紋理特征，但不能提取相關(guān)形狀特征。3）對(duì)圖像的分塊進(jìn)行特征提取的方法。該方法先對(duì)遙感圖像進(jìn)行分塊，認(rèn)為只要每塊足夠小，則可認(rèn)為塊內(nèi)均屬同種地物，且可分析其紋理特征，但當(dāng)邊緣信息被錯(cuò)分時(shí)，無法剔除。據(jù)此，現(xiàn)有方法存在的問題是無法完整地提取圖像中的光譜、紋理和形狀特征。 從人類認(rèn)知的角度看，借助人類視覺優(yōu)勢(shì)以提高遙感圖像處理效果的思路已受到了越來越多的關(guān)注，而最早將這種思路付諸實(shí)現(xiàn)的是德國(guó)的易康（eCognition）軟件，其主要技術(shù)是面向?qū)ο蟮倪b感圖像分析技術(shù)，從把圖像分割為眾多對(duì)象開始，采用一整套異于傳統(tǒng)處理方法的流程，并取得了優(yōu)于傳統(tǒng)方法的處理效果。目前，各大主流的商用遙感圖像處理軟件也相繼添加了自己的面向?qū)ο蠓治瞿K，如：ENVI的FX模塊，ERDAS的Objective模塊及PCI的FeatureOjex模塊。然而，這些技術(shù)存在的問題在于，它們主要是針對(duì)人類視覺中對(duì)象分析方法（如：對(duì)象識(shí)別后的推理過程），并沒有從認(rèn)知心理學(xué)的角度分析人類視覺中的注意機(jī)制和知覺機(jī)制，而這兩個(gè)層次的功能正是人類視覺優(yōu)勢(shì)的重要體現(xiàn)，認(rèn)知心理學(xué)家也對(duì)這兩個(gè)階段分別做了深入的研究，并提出了一些有價(jià)值的研究理論。目前，面向?qū)ο蠓治黾夹g(shù)尚未很好地利用人類視覺功能中底層功能的優(yōu)勢(shì)。 然而，這些軟件仍然存在兩個(gè)方面的問題：1）普及性不高。盡管各大主流商用產(chǎn)品都已添加了面向?qū)ο蠓治龅哪K，但由于生產(chǎn)成本、技術(shù)人員培訓(xùn)等問題，多數(shù)單位仍然使用舊版本的圖像處理軟件。對(duì)全新的面向?qū)ο蠓治鲕浖╡Cognition） 的引進(jìn)，更是只有部分有條件的單位才能做到，絕大多數(shù)的中、小型單位或企業(yè)則未能購(gòu)買。同時(shí)，缺乏熟悉此項(xiàng)技術(shù)的人員也是大部分企業(yè)沒有使用新軟件的重要原因。因此，傳統(tǒng)的遙感圖像處理方式仍然占主流市場(chǎng)。2）自主知識(shí)版權(quán)少。目前主流的商用軟件均是國(guó)外的產(chǎn)品，缺少具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的面向?qū)ο蠓治龅能浖a(chǎn)品。
