Image segmentation using IHS space and object-based analysis

Autor: Carlos Frederico de Sá Volotão
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2013
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEInstituto Nacional de Pesquisas EspaciaisINPE.
Druh dokumentu: Doctoral Thesis
Popis: A segmentação é um procedimento importante na análise de imagens de sensoriamento remoto, que divide uma imagem em partes com propriedades uniformes e muda a menor unidade de uma imagem de pixel para segmento. Alguns fatores produzem resultados indesejados na segmentação de imagens de sensoriamento remoto e um desses fatores é a existência de sombras na cena. A iluminação afeta a segmentação de imagens porque as variações na iluminação da cena modificam os valores de pixel em todas as bandas espectrais. A concentração das informações de intensidade do sinal detectado em um canal minimiza os efeitos do brilho, sombras e degradês nos outros canais (i.e., matiz e saturação). A matiz está sendo usada para identificar objetos que se distinguem por esse atributo, e o mesmo princípio de detecção está sendo estendido para imagens de múltiplas bandas, embora não seja indicado em todos os casos. Para melhorar o processo é apresentado um modo de produzir um canal sintético de matiz fazendo-se a média de múltiplos canais de matizes ponderados pela saturação, correspondentes a bandas multiespectrais de uma imagem. A idéia central por trás dessa abordagem baseada em objetos é a capacidade de avaliar e alterar qualquer segmento antes da conclusão do processo de segmentação. Uma função de desvios (\textit{turning function}) é um modo de representação de polígonos pelos ângulos e comprimentos, que pode ser analisada e modificada conforme necessário. Cada segmento da imagem pertencente ao primeiro plano é submetido a análise e o segmento correspondente fica sujeito a alterações, quando necessário. Para se obter a função de desvios, primeiro o segmento é representado de modo binário (i.e., como um \textit{blob}) e, posteriormente, convertido para o código da cadeia de Freeman. O uso de índices é útil para categorizar formas e algumas métricas são apresentadas. Os algoritmos são implementados em linguagem IDL em dois modos: supervisionado e não-supervisionado. O primeiro consiste na indicação na imagem de uma pequena área do objeto. O segundo usa um algoritmo de crescimento de região com sementes aleatórias. Além da revisão do algoritmo original, ampliando suas capacidades, e a proposta de uma abordagem baseada em objeto para a técnica de segmentação esco-lhida, esta tese propõe um modo de fazer a segmentação em função do matiz extraído de imagens multiespectrais, utilizando um aplicativo de segmentação, e também cria uma banda sintética de matiz a partir das combinações das composições coloridas da imagem original.
Segmentation is an important procedure in remote sensing image analysis, which divides an image into parts with uniform properties and changes the smallest unit of an image from pixel to segmento Some factors produce undesired results in the segmentation of remote sensing imagery and one of such factors is due to illumination: the occurrence of shadows. Lighting affects image segmentation because variations on scene lighting modifies the pixel values in all spectral bands. The concentration of intensity on the sensed signal in one channel produces two other channels, hue and saturation, where the effects of glare, shadows and gradients are minimized. The hue is being used to identify objects that are distinguishable by this attribute, and the same principle of detection is being extended to multi-band images, but it is not suitable for all cases. To improve the process it is being presented a way to produce a saturation-weighted synthetic hue channel for multispectral imagery. The central idea behind this object-based approach is the ability to evaluate and change any segment before finishing the segmentation processo A turning function is a representation of polygons by angles and lengths and it may be analyzed and modified as necessary. Every segment identified as foreground undergoes to analysis and the corresponding segment is subject to changes. To obtain the turning function, the segment is first identified as a blob and then converted into a Freeman's chain co de formato The use of indexes is helpful to categorize shapes and some metrics are being presented. The algorithm is implemented in IDL language and it have two modes: unsupervised and supervised. The unsupervised uses a region growing algorithm with random seeds. The supervised consists on the manual indication of a small area of the object. Besides the enhancements on the algorithms and the proposal of a object-based approach for a chosen segmentation technique, this thesis also proposes a feasible way to make segmentation based on phase extracted from multispectral imagery using any segmentation software in addition to creating a synthetic hue band from the combinations of color compositions of the original imagery.
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