[發明專利]一種遙感影像欠分割對象自動識別方法

有效

• 申請號: 201410020193.7
• 申請日: 2014-01-16
• 公開（公告）號: CN103778413B
• 公開（公告）日: 2017-03-29
• 發明（設計）人: 殷瑞娟;施潤和;李鏡堯
• 申請（專利權）人: 華東師范大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/66
• 代理公司: 上海麥其知識產權代理事務所(普通合伙)31257
• 代理人: 董紅曼

技術領域

本發明屬于遙感數據處理領域，涉及一種高分辨率遙感影像欠分割對象自動識別方法。

背景技術

圖像分割是計算機視覺研究中的一個經典難題，是實現圖像對象信息提取的重要環節，通過圖像分割生成圖像對象后，進一步的圖像分析(例如面向對象的特征提取和目標識別與圖像分類)與理解才能展開。所以，圖像分割的好壞將直接影響到后續的圖像分析精度。如何高效準確地使分割效果與實際地物相匹配已成為圖像理解領域關注的一個熱點。

目前，圖像分割技術主要可分為包括基于區域的分割技術、基于邊緣的分割技術和兩者結合在內的傳統圖像分割方法，以及與特定理論結合的圖像分割方法，包括基于數學形態學、模糊理論集、神經網絡、支持向量機、小波分析和多尺度圖像分割等等分割方法。雖然眾多新方法已經在原基礎上不斷改進以避免圖像分割的欠分割和過分割帶來的矛盾，但仍沒有一個通用的分割方法可以解決圖像局部欠分割的問題。由于分割對象是圖像后續信息提取和目標識別的最小單位，若存在欠分割現象將給后續圖像處理帶來不可逆轉的誤差。

以往對于欠分割現象的改善方法大多是在圖像分割方法本身做改進以減少欠分割現象，或通過以增加圖像計算量為代價把圖像做過分割處理以保證最小對象的純度。這些方法在減少欠分割現象的同時，又增添了其他矛盾(例如增加了進行圖像分割的時間成本和后續建立圖像分類規則的復雜化)。也有從分割對象角度為研究出發點，通過光譜值來聚類，適合于聚成兩類的判定為欠分割對象，否則為單一對象。但該方法無法解釋對象紋理形似斑馬線狀或明暗交織的灌木叢實為單一對象卻被判為欠分割對象的情況。

發明內容

本發明克服現有技術中圖像分割計算量大、分割過程中易產生其他矛盾以及產生錯誤的欠分割對象等缺陷，提出了一種基于對象紋理混雜度的高分辨率遙感影像欠分割對象識別方法。

本發明提出了一種遙感影像欠分割對象識別方法，包括如下步驟：步驟a.對圖像進行數據降維，獲取分割對象；步驟b.將所述分割對象中的像元進行聚類；步驟c.根據聚類計算所述分割對象的混雜度指標(MD，Mixed?Degree)；步驟d.根據所述混雜度指標在所述分割對象中識別欠分割對象。

本發明提出的遙感影像欠分割對象識別方法中，所述步驟a包括：a1.通過主成分變換壓縮所述圖像得到待處理的波段與分割對象信息；a2.根據所述分割對象信息分割所述圖像；a3.篩選分割后的圖像得到分割對象。

本發明提出的遙感影像欠分割對象識別方法中，所述步驟b包括：b1.確定所述分割對象的像元值的初始聚類中心C1，C2；b2.對所述初始聚類中心進行Kmeans聚類，得到類別U1與類別U2。

本發明提出的遙感影像欠分割對象識別方法中，所述初始聚類中心如下式表示：