[發明專利]一種面向高分辨率遙感圖像的分割方法

有效

• 申請號: 201611191056.5
• 申請日: 2016-12-21
• 公開（公告）號: CN106651864B
• 公開（公告）日: 2019-07-26
• 發明（設計）人: 王永慶;劉雙紅;劉申曉;張曉煜;王佳;李玲玲
• 申請（專利權）人: 鄭州航空工業管理學院
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10
• 代理公司: 洛陽公信知識產權事務所(普通合伙) 41120
• 代理人: 王學鵬

1.一種面向高分辨率遙感圖像的分割方法，其特征在于：包含以下步驟，

S11：根據待處理遙感圖像的像素大小、紋理特征復雜度、幾何特征復雜度和光譜特征復雜度，將原始圖像劃分成M×N個正方形子圖{P_e|e＝1,2,...,M×N}，記集合A＝{1,2,...,M×N}；

S12：提取每個子圖P_e的典型紋理特征，包括灰度熵對比度角度二階矩其中，m×m指的是子圖P_e的像素大小，p(i,j)指的是子圖P_e中像素對(i,j)和(i+a,j+b)出現在子圖P_e中的概率，像素差分值a,b可以根據圖像紋理細膩程度的高低而取不同的常數；

S13：提取每個子圖P_e的典型幾何特征，包括線段平均長度其中H指的是子圖P_e中檢測到的線段數量,(x_ks,y_ks),(x_ke,y_ke)指的是第k條線段起止點位置的坐標；線段長度熵其中H₁是子圖P_e線段長度直方圖中區間的個數，N_LEN(l)是在子圖P_e線段長度直方圖中位于第l個區間內的線段個數；梯度幅值均值其中G_x(i,j)和G_y(i,j)分別是子圖P_e中像素對(i,j)和(i+a,j+b)對應向量的水平梯度和垂直梯度；

S14：提取每個子圖P_e的典型光譜特征，包括像素值均值其中X_ij指的是像素(i,j)的值；標準偏差像素值的協方差

S15：將上述步驟中的多種特征進行融合，得到綜合特征向量V_e＝[α₁ENTα₂CONα₃ENEα₄LEN_MEANα₅LEN_ENTROPYα₆GRAD_MEANα₇PIX_MEANα₈PIX_STDα₉PIX_COV]^T，其中{α_i|i＝1,2,...,9}是每種特征歸一化的權重系數，e＝1,2,...,M×N；再利用支持向量數據描述方法對綜合特征向量進行處理，通過對子圖的迭代聚類實現圖像分割。

2.如權利要求1所述的一種面向高分辨率遙感圖像的分割方法，其特征在于：所述步驟S15中所利用的支持向量數據描述方法，包含以下步驟：

S21：引入滿足Mercer定理的非線性映射滿足其中核函數k(.,.)的形式有線性核函數，多項式核函數，徑向基核函數，Sigmoid核函數和復合核函數；

S22：在引入映射的核特征空間中求解以下二次規劃問題

s.t.0≤α_e≤C,e＝1,2,...,M×N

其中，C代表人為對聚類誤差的懲罰參數；求解出符合上述規劃要求的αe，其下標集合B所對應的子圖即為原始圖像中可以被聚為一類的子圖集合；計算聚類因子其中||.||為集合元素個數運算符；

S23：若聚類因子λ≥λ_max，則意味著原始圖像分割結束；若λ＜λ_max，令A＝A-B，轉向步驟S12，并進而迭代執行其后續步驟，其中λ_max為聚類子圖比例上限閾值，控制著聚類過程的迭代次數和圖像分割的精細程度。