[發明專利]基于區域不一致性評價自動優選遙感影像分割參數的方法

有效

• 申請號: 201611005687.3
• 申請日: 2016-11-15
• 公開（公告）號: CN106651861B
• 公開（公告）日: 2019-05-24
• 發明（設計）人: 張寅丹;劉勇;王苗苗;黃哲
• 申請（專利權）人: 蘭州大學
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 鄭海峰

1.一種基于區域不一致性評價自動優選遙感影像分割參數的方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟一：輸入待分割的遙感影像和參考數據集，初始化參數，所述的初始化參數包括給定初始尺度分割參數區間值s₁和s₅，且s₅>s₁，給定尺度分割參數間最小步距d_min，給定ED2_min最大值L、形狀因子、緊湊度因子和ED2_min極小值ζ；

步驟二：如果s₅-s₁>4d_min，則在初始尺度分割參數值s₁和s₅的基礎上設置5個尺度分割參數及其步距，否則需重新設置初始尺度分割參數值s₁和s₅，這里d>d_min為約束條件，s₁，s₂，s₃，s₄，s₅五個尺度分割參數具體計算如下：

s₂＝s₁+d

s₄＝s₅-d

步驟三：根據s₁，s₂，s₃，s₄，s₅尺度分割參數上各自的分割數據集和參考數據集，分別統計其參考多邊形數量、分割多邊形數量，重疊面積、過分割面積、欠分割面積、依次計算出每一個尺度分割參數對應的不一致性度量參數對應的PSE，NSR和ED2，記為PSE_t，NSR_t和ED2_t，其中t＝{1,2,3,4,5}；具體計算流程如下：

在每個尺度分割參數中，用R＝{r_i:i＝1,2,...,m}表示m個參考多邊形的集合，P＝{p_j:j＝1,2,...,n}表示分割多邊形的集合，|r_i∩p_j|表示參考多邊形r_i和分割多邊形p_j相交部分的面積，|r_i|和|p_j|分別為參考多邊形r_i和分割多邊形p_j的面積，P'＝{p_k:k＝1,2,...,v}表示與參考數據集相對應的分割數據集的集合；定義Pa和Pb為集合P的兩個子集，且滿足匹配準則：

也就是說匹配準則是參考多邊形和分割多邊形相交部分的面積至少是參考多邊形或匹配多邊形的面積一半，則參考多邊形相匹配的分割多邊形的集合P'就為Pa和Pb的并集；同時定義∑|R_i|為m個參考多邊形的總面積，∑|P_k|為跟m個參考多邊形相匹配的分割多邊形總面積，∑|R_i∩P_k|為參考數據集和匹配的分割數據集重疊面積，|r_i-p_j|＝|r_i|-|r_i∩p_j|是在匹配多邊形之外的那部分參考多邊形的面積為過分割面積，|p_j-r_i|＝|p_j|-|r_i∩p_j|是在參考多邊形之外的那部分匹配多邊形的面積為欠分割面積；因此，PSE、NSR和ED2可以表示為：

根據s1，s2，s3，s4，s5尺度分割參數上各自的分割數據集和參考數據集，計算每個尺度分割參數對應的ED2,記ED2₁,ED2₂,ED2₃,ED2₄,ED2₅，最后得到計算5個尺度分割參數點上的ED2最小值和最大值：

ED2_min＝min{ED2₁,ED2₂,ED2₃,ED2₄,ED2₅}

ED2_max＝max{ED2₁,ED2₂,ED2₃,ED2₄,ED2₅}

步驟四:模式匹配過程

分析ED2隨s₁～s₅尺度分割參數變化的趨勢并動態調整五個尺度分割參數，不斷地匹配PSE-NSR-ED2不一致評價模型Case a～Case q 17種變化模式，獲得在固定形狀因子和緊湊度因子下遙感影像的最優尺度分割參數；

步驟五：依次按照形狀因子＝0.1,0.2,…,0.9，緊湊度因子＝0.1,0.2,…,0.9的組合方式進行步驟一到步驟四的迭代運算，得到81個參數組合上的最優尺度分割參數；然后對這81組最優尺度分割參數進行再排序，從中選出的最小ED2組對應的尺度分割參數，形狀因子及緊湊度因子三個參數組合即為最優分割參數組合。