遙感圖像標記算法及其應用研究.pdf

1、遙感圖像標記算法的目的是將圖像上具有相同特征（本文考慮像素點的RGB值）的像素點標記為同一值。遙感圖像經(jīng)圖像分類算法分類后，圖像被分割成一塊一塊的區(qū)域，且具有相同屬性的區(qū)域被賦予了相同的RGB顏色值。這樣我們可以根據(jù)這個特征，先對圖像上每個區(qū)域進行連通域標記，得到圖像的標記圖；然后再根據(jù)這個標記圖計算出每個標記值的數(shù)量。由此，我們可以計算出每個區(qū)域的面積（以像素為單位）。得到每個區(qū)域面積之后，再根據(jù)每個區(qū)域的面積大小判斷是否為噪聲并將之

2、去除。本文將圖像標記算法應用于彩色遙感圖像和二值圖像，所處理的效果非常好，而且快速完成了對分類之后的圖像的連通域標記。 本文對遙感圖像的分類后的連通域標記作了初步的研究，其主要工作包括： 1.針對遙感圖像分類精度與算法復雜度的矛盾及算法的魯棒性問題，尤其是訓練樣本的選取、特征提取與選擇，需人為干預過多，且受專業(yè)人員的知識限制。為此本文提出了基于加權Mean Shift的遙感圖像分類算法。結合內嵌置信邊緣檢測得到像素的加權

3、因子，利用重采樣策略在特征空間對像元進行加權Mean Shift濾波找到圖像各區(qū)域的核密度函數(shù)局部最大值，通過迭代移動附近數(shù)據(jù)點至該區(qū)城局部最大值，重復此過程，遍歷圖像中所有像素，對各聚類區(qū)域進行融合得到分類圖。實驗結果驗證了算法的有效性。 2.帶標記矯正的圖像連通域像素標記算法采用標記矯正來減少圖像掃描次數(shù)，然后再對標記采用RLE游程編碼[1]來提高合并效率，這種算法對大多數(shù)形狀目標可以在一次掃描中完成像素的標記，從而使像素標

4、記算法得到優(yōu)化。但是對圖像上區(qū)域比較多，且向上分叉的區(qū)域占絕大多數(shù)的情況下，這種算法的執(zhí)行效率就不是非常理想。 3.本文考慮到遙感圖像上復雜的顏色信息，提出了基于區(qū)域生長算法的連通域標記，對分類后的遙感圖像進行連通域標記。該算法不用考慮向上向下和向左向右分叉的區(qū)域。當在圖像上適當選定一個種子點后，同時分配一個堆棧用來存放種子點，特征值相同且沒有被標記過的種子點會放入堆棧中。不斷從棧頂取出種子點進行八鄰域掃描，直到棧為空。那么一個

5、連通區(qū)域就標記完成。且在標記的過程中不會有等價標記情況的出現(xiàn)，即同一個區(qū)域中只會出現(xiàn)同一個標記值。該算法只用掃面圖像一次即可對圖像進行連通域標記，執(zhí)行效率比帶標記矯正的圖像連通域像素標記算法要快，且具有很好的魯棒性和算法穩(wěn)定性。 4.基于區(qū)域生長算法的連通域標記借助于工業(yè)用的相機，對相機采集到的圖像進行圖像分割后的標記。相機的控制嵌入到我們的地理信息系統(tǒng)這個軟件平臺中，通過本軟件可以對相機的各種參數(shù)進行設置。 5.在算法