面向?qū)ο蟮倪b感影像多尺度自適應(yīng)分割技術(shù).pdf

1、遙感影像是高分辨率的圖像，具有圖像細(xì)節(jié)信息豐富、地物幾何結(jié)構(gòu)明顯、紋理信息重要等特點(diǎn)。傳統(tǒng)的遙感圖像處理辦法是基于像素的處理方法，無法考慮圖像的空間特征和對(duì)象的拓?fù)潢P(guān)系，造成了定性分析的困難。目前遙感圖像的處理辦法是沿著面向?qū)ο蟮姆较虬l(fā)展的。而面向?qū)ο蟮倪b感圖像處理方法則是一種融合了圖像的光譜特征、形狀信息和紋理信息等的新的研究方法。它使用對(duì)象作為處理的最小單元，以區(qū)域?qū)ο鬄橐粋€(gè)單元來處理，而原先的面向像素的則是以像素為單元的。以對(duì)象為

2、單元處理可以從局部和全局兩個(gè)層面對(duì)圖像進(jìn)行分析，極大程度上利用到了幾何信息和結(jié)構(gòu)信息。 圖像分割是面向?qū)ο襁b感圖像處理方法中的重要一環(huán)，分割的好壞也將直接影響到后續(xù)分析、識(shí)別和解譯等的精度，它是進(jìn)行圖像分析的關(guān)鍵技術(shù)。由于遙感圖像的復(fù)雜性和圖像分割自身的不確定性，很多遙感圖像分割算法中常存在的問題是分割不夠準(zhǔn)確，圖像的局部區(qū)域存在過分割或欠分割。這些問題的根源在于對(duì)一幅圖像用固定尺度的來研究分割算法。而采用多尺度方法來分割遙感圖

3、像，對(duì)不同精細(xì)程度的區(qū)域使用不同的尺度來分割圖像，可以較好地解決上輸?shù)膯栴}。 基于圖論的分割算法是近年來國際上比較熱門圖像分割方法。該方法建立了圖像和圖的映射關(guān)系，旨在根據(jù)有顯著性的權(quán)值來建立能量函數(shù)，通過求解能量函數(shù)轉(zhuǎn)化的特征方程的最小特征值來處理圖的分割，最后把圖的分割映射回圖像中去。由于建立圖和顯著性權(quán)值提取均可以基于像素，也可以基于區(qū)域，所以基于圖論的分割算法是較好的面向?qū)ο蟮姆指钏惴ā?本文根據(jù)高分辨率遙感圖像

4、的特點(diǎn)，提出了一種綜合使用光譜、形狀和紋理的圖像分割解決方案。其核心是基于N-Cut割集準(zhǔn)則的改進(jìn)的加權(quán)聚合算法，它從像素層次到對(duì)象層次、粗對(duì)象層次到精細(xì)對(duì)象層次逐步遞歸得到精細(xì)的分割區(qū)域。改進(jìn)的加權(quán)聚合算法首先建立與圖像對(duì)應(yīng)的圖，利用光譜，形狀和紋理等信息，計(jì)算頂點(diǎn)之間的權(quán)值，按照N-Cut割集準(zhǔn)則進(jìn)行頂點(diǎn)的融合，進(jìn)行初始分割。其后，它計(jì)算分割區(qū)域之間的特征，更新權(quán)值，進(jìn)行迭代分割。在迭代分割過程中，可以根據(jù)所處理區(qū)域的精細(xì)特征，定義