[發(fā)明專利]一種遙感影像尺度計算方法、可讀存儲介質和計算機設備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710301493.6
• 申請日: 2017-05-02
• 公開（公告）號: CN107274421B
• 公開（公告）日: 2019-11-29
• 發(fā)明（設計）人: 劉建華;杜明義;馮亞飛;程昊;普恒
• 申請（專利權）人: 北京建筑大學
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13
• 代理公司: 11002 北京路浩知識產權代理有限公司
• 代理人: 王慶龍<國際申請>=<國際公布>=<進入

本發(fā)明提供一種遙感影像尺度計算方法、可讀存儲介質和計算機設備用于解決現(xiàn)有技術中計算得出的尺度參數(shù)對于分割和物理影像中的基元時，分割的精度和效率均不高的問題。其中遙感影像尺度計算方法，包括：S101獲取矢量邊緣信息；S102基于矢量邊緣信息計算空域尺度，獲得空域尺度圖像；S103基于矢量邊緣信息和空域尺度圖像計算獲得值域尺度圖像。本發(fā)明將遙感影像中的矢量邊緣及其形狀特征信息作為約束條件，進行遙感影像分割的空域尺度與值域尺度計算。分別從地理空間和光譜空間兩方面獲得遙感影像多尺度分割的尺度參數(shù)，并且提高了影像分割的精度及效率。

技術領域

本發(fā)明涉及計算機技術，具體涉及一種遙感影像尺度計算方法、可讀存儲介質和計算機設備。

背景技術

在基于對象遙感影像分析研究領域，尺度計算是一個重要的研究方向。目前，圍繞有關遙感影像多尺度影像分割已經提出了許多尺度計算方法。由于高空間分辨率遙感影像數(shù)據(jù)自身的復雜性，以及地理對象尺寸和空間分布模式的差異性，很難建立一個全局尺度參數(shù)模型來有效地指導大區(qū)域多尺度分割參數(shù)(同時在空間域和光譜域進行相鄰像素同質性與異質性測度)的計算。工程實踐表明，自適應獲取合理的尺度參數(shù)不僅對分割結果的精確性起到關鍵作用，而且也深刻影響著物理影像基元的有效識別和后期處理。

尺度是描述遙感影像多尺度分割異質性閾值的標尺，具有衡量物理影像基元內部像素同質性與測度空間地物語義影像目標彼此間異質性的功能，合理的尺度使得物理影像基元與對應的空間地物語義影像目標在邊緣上最大程度的吻合。近10年來，研究人員相繼提出了基于對象的遙感影像分析方法及相關技術實現(xiàn)；作為“高分辨率對地觀測的若干前沿科學問題”——遙感影像理解與信息提取核心技術之一的多尺度影像分割以任意尺度生成幾何與屬性信息豐富的物理影像基元 (滿足幾何與光譜同質性準則的鄰接像元集合)，繼而以物理影像基元為基本空間分析單元，利用其幾何特征與光譜統(tǒng)計信息實現(xiàn)對地物語義影像目標(物理影像基元或由其組合形成的影像區(qū)域的地學語義描述) 的自動識別與分類。多尺度遙感影像分割作為基于對象遙感影像分析核心技術之一獲得了研究人員的廣泛關注，目前基于對象遙感影像分析方法且已經初步商業(yè)化的多尺度影像分割方法以集成在和Feature軟件中的算法為代表；此外，各類文獻介紹的影像分割方法及實現(xiàn)的算法很多；在這些算法中適當?shù)某叨葏?shù)來描述分割時相鄰像素在空間域和光譜域的異質性和同質性范圍。但這些方法或算法應用于高空間分辨率遙感影像分割時仍存在明顯的局限性，該局限性體現(xiàn)為現(xiàn)有技術中計算得出的尺度參數(shù)對于分割物理影像中的基元時，分割的精度和效率均不高。

發(fā)明內容

鑒于上述問題，本發(fā)明提出了克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種遙感影像尺度計算方法、可讀存儲介質和計算機設備。

為此目的，第一方面，本發(fā)明提出一種遙感影像尺度計算方法，包括：

S101獲取矢量邊緣信息；

S102基于矢量邊緣信息計算空域尺度，獲得空域尺度圖像；

S103基于矢量邊緣信息和空域尺度圖像計算獲得值域尺度圖像。

可選的，在步驟S101之前包括：

S201在接收遙感影像；

S202對遙感影像進行預處理，預處理包括全色影像融合處理與多光譜影像濾波處理；

S203、對預處理后的遙感影像提取矢量邊緣信息；

可選的，所述S102基于矢量邊緣信息計算空域尺度，獲得空域尺度圖像，包括：

計算遙感影像中的每個像素點在k個方向上到相應邊緣的距離，像素點在k個方向上到相應邊緣的距離分別為N₁～N_k；

設置的空域尺度影像中該像素點對應的像素點的像素值S_d為 N₁～N_k的平均值。