遥感图像分割新方法：WILCOXON检验与绝对偏差结合

"本文提出了一种新的遥感图像分割方法，该方法结合了WILCOXON秩和检验与均方绝对偏差（MAD）模型，以提高对植被中的道路和居民区的分割精度。通过蓝绿颜色成分的配对样本进行WILCOXON秩和检验初步区分植被，然后利用改进的二维直方图上的均方绝对偏差确定最佳分割阈值，构建道路-居民区地图。最后，将植被和居民区地图融合，得到最终的分割结果。与其他现有算法相比，该方法在图像分割上表现出更高的准确性。主要关键词包括：遥感、图像分割、WILCOXON秩和检验、均方绝对偏差。" 在遥感图像处理领域，图像分割是一项基础且关键的任务，它旨在将图像划分为不同的区域或对象，以便于后续的分析和理解。本文介绍的方法创新性地应用了统计学中的WILCOXON秩和检验以及均方绝对偏差理论，以解决遥感图像中特定目标（如道路和居民区）的精确分割问题。 WILCOXON秩和检验是一种非参数检验方法，适用于两组独立或配对样本的比较。在本方法中，作者选取了蓝绿两种颜色分量作为配对样本，通过秩和检验来区分植被区域，这是因为道路和居民区通常在这些颜色特征上有显著差异。这种基于颜色特征的区分有助于减少其他因素对分割的影响。 均方绝对偏差（MAD）模型则用于估计数据集的中心趋势，它在处理异常值时比平均数更具鲁棒性。在本文中，MAD被应用于改进的二维直方图上，以寻找最佳分割阈值。这种方法可以更准确地识别和区分道路与居民区的像素，因为这两个区域在颜色分布上存在差异。 通过上述步骤，该方法能够实现对道路和居民区的精细分割，并且优于传统的分割算法。在实验部分，作者对比了该方法与其他几种现有的图像分割技术，结果显示，提出的算法在分割精度上有显著优势，特别是在处理复杂背景和多种目标共存的遥感图像时。 "基于WILCOXON秩和检验和绝对偏差的遥感图像分割"为遥感图像处理提供了一种新的有效工具，它通过结合统计学方法和色彩特征分析，提高了遥感图像中特定目标的分割精度，具有广泛的应用前景和研究价值。