[發明專利]一種面向地理對象的高分遙感影像分割方法

有效

• 申請號: 201710747795.6
• 申請日: 2017-08-28
• 公開（公告）號: CN107657616B
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發明（設計）人: 王超;石愛業;郭曉丹;謝亞琴
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/187
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 施昊

1.一種面向地理對象的高分遙感影像分割方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)通過對原始遙感影像進行過分割，提取初始種子區域集合，根據初始種子區域集合構建區域鄰接圖RAG；在過分割產生的量化影像中，計算每個種子區域對應的對象置信度指標OC，并作為其初始最大對象置信度OC_max；

(2)在下一尺度中，對于每個種子區域R_C，在RAG中確定所有與其鄰接的種子區域集合，分別計算R_C與該種子區域集合中每個種子區域R_D之間的相似度，根據相似度結果進行區域合并；

(3)在當前尺度下，計算R_A的對象置信度指標OC_l，并與R_C對應的OC_max進行比較，若OC_l大于OC_max，則認為此次合并有利于接近地理對象，保留此次合并結果，并令R_A的最大置信度OC_max＝OC_l，同時更新RAG；否則，放棄此次區域合并，在當前尺度中恢復R_A為R_C，保持RAG及R_C的OC_max不變；

(4)重復步驟(2)-(3)，遍歷所有種子區域，獲得當前尺度下的區域合并結果，并將其作為下一尺度中新的種子區域集合，進入步驟(5)；

(5)在下一尺度中，重復步驟(2)-(4)，直到所有尺度計算完畢，從而獲得最終的分割結果。

2.根據權利要求1所述面向地理對象的高分遙感影像分割方法，其特征在于：在步驟(1)中，首先定義尺度參數集合，提取多尺度J-image序列，僅在最小尺度的J-image中進行過分割，得到初始種子區域集合，各個種子區域表征各種典型的地理對象。

3.根據權利要求1所述面向地理對象的高分遙感影像分割方法，其特征在于：所述對象置信度指標OC用于反映當前區域與地理對象之間的匹配程度：

OC_l＝α·S_l+(1-α)B_l

上式中，下標l代表尺度序號，α∈(0,1)為設定的權重參數，S_l為度量任意區域多尺度內部均質程度的指標，B_l為評價該區域的輪廓規則程度的指標。

4.根據權利要求3所述面向地理對象的高分遙感影像分割方法，其特征在于：設在尺度l中，通過區域合并后獲得的一個區域為R_A，則度量任意區域多尺度內部均質程度的指標S_l的定義如下：

上式中，J_Al為R_A所對應的局部均質性指標J-value；ω_Al為計算S_l時R_A在各波段中的均質程度所占的比重，M₁為最小尺度，M_L為最大尺度，其表達式如下：

上式中，I_(l,avg)為尺度l與其他所有尺度的互信息均值。

5.根據權利要求3所述面向地理對象的高分遙感影像分割方法，其特征在于：設在尺度l中，通過區域合并后獲得的一個區域為R_A，則評價該區域的輪廓規則程度的指標B_l的定義如下：

上式中，r_A為R_A輪廓包含的像素數，o_min為R_A的最小外接矩形輪廓包含的像素數，o_max為R_A的最大內切圓輪廓包含的像素數。

6.根據權利要求1所述面向地理對象的高分遙感影像分割方法，其特征在于：在步驟(2)中，所述R_C與R_D之間的相似度用結構相似性SSIM表征：

上式中，μ_C、μ_D分別為R_C、R_D的均值，分別為R_C、R_D的方差，σ_CD為R_C與R_D的協方差；

設定SSIM閾值H_SSIM，當S(R_C,R_D)≥H_SSIM時，R_C與R_D才能夠再進行后續的合并判別。