[發明專利]一種高分辨率遙感影像最優分割方法

在審

• 申請號: 201710891078.0
• 申請日: 2017-09-27
• 公開（公告）號: CN107610137A
• 公開（公告）日: 2018-01-19
• 發明（設計）人: 王密;董志鵬;李德仁
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/187;G06K9/62
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司42102
• 代理人: 唐萬榮

技術領域

本發明屬于遙感影像信息處理及提取領域，尤其涉及一種高分辨率遙感影像最優分割方法。

背景技術

隨著對地觀測衛星技術的發展，高分辨率的遙感影像已經應用到城市規劃、作物分類、災害檢測等領域。相對于中低分辨率遙感影像，高分辨率遙感影像擁有更加豐富的地物信息(如清晰的地物輪廓形狀信息、明顯的紋理信息等)，但是隨著影像分辨率的提高，影像中“同物異譜、異物同譜”現象越加嚴重。因此，基于對象的影像分析方法已成為高分辨率遙感影像分析及應用的主要方法。而影像分割作為基于對象的影像分析方法的前提和基礎，是實現從數據到信息的對象化提取的過渡環節和關鍵步驟，具有十分重要的地位。

在高分辨率遙感影像分割中，傳統的基于像素的影像分割方法如mean-shift算法、分水嶺算法等易受高分辨率影像中“椒鹽”噪聲的影響，難以得到理想的分割結果。面向對象的影像分割方法可以克服影像中“椒鹽”噪聲的影響，并利用對象的結構、光譜信息等特征提高影像分割的精度。在基于對象的影像分割中，首先利用傳統的基于像素的影像分割方法對影像初始過分割，再根據相似性合并規則對初始過分割對象進行合并，獲得最終的影像分割結果。在基于對象的影像分割中，影像初始過分割和影像最優分割尺度是決定影像分割結果優劣的兩個重要因素。

首先，對于影像初始過分割，目前現有技術中，常用的初始影像過分割方法有分水嶺算法、基于圖論的圖像分割方法和區域增長算法等。其中，分水嶺算法易受影像中噪聲的影像，產生大量的誤分割現象；基于圖論的圖像分割方法運算效率低，耗時長；區域增長算法地物邊界依附性差，易產生欠分割現象。因此，通常難以獲得高效且地物邊界依附性良好的影像初始過分割結果。

其次，對于影像最優分割尺度，在影像初始過分割對象合并過程中，影像分割尺度的選取對影像的最終分割結果具有重要影響。不同地物的尺度取決于所研究的目標，現有的尺度選擇方法大多是由用戶預定義的知識驅動的。因此，不同類型地物的最佳分割尺度的選擇仍難以確定。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是，提供一種高分辨率遙感影像最優分割方法，可有效地克服面向對象的影像分割中影像初始過分割差和影像最優分割尺度難以確定的問題，獲得整體分割效果最佳的影像分割結果。該方法具有簡單、可靠、精度高、易于實現的特點。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：提供一種高分辨率遙感影像最優分割方法，該方法包括以下步驟，步驟1，用簡單線性迭代聚類方法對影像進行初始過分割，生成超像素對象；步驟2，對超像素對象設定初始影像分割數，對超像素進行合并，在超像素合并過程中，統計不同分割數對應的局部方差值與局部方差變化率值；步驟3，根據不同分割數對應的局部方差值與局部方差變化率值畫出分割數-局部方差、分割數-局部方差變化率指標圖，根據指標圖獲得合理影像分割數；步驟4，根據合理影像分割數，用基于最小生成樹分割原則的區域動態約束聚類方法對超像素重新合并，獲得不同的影像分割結果，采用目視判讀方式，從不同的影像分割結果中，選擇出整體分割效果符合預設條件的影像分割結果。

按上述技術方案，所述步驟2中，具體為，用基于最小生成樹分割原則的區域動態約束聚類方法對初始過分割超像素進行合并。

按上述技術方案，所述步驟1中，生成超像素對象的過程中，緊湊系數m設為10。

按上述技術方案，所述步驟2中設定的初始影像分割數為200，且在用基于最小生成樹分割原則的區域動態約束聚類方法對超像素進行合并時，在生成最小生成樹的過程中選用Full-Older-CLK規則對超像素間的相似性進行判斷。

按上述技術方案，Full-Older-CLK規則具體為：超像素A、B、C、D、E屬于區域C1，超像素F、G、H屬于區域C2，區域C1內的超像素B與區域C2內的超像素H間的屬性差異為區域C1內包含的超像素與區域C2內包含的超像素間的最大差異，即超像素A與超像素H間的屬性差異；超像素E與超像素F間的差異也為超像素A與超像素H間的屬性差異。

本發明產生的有益效果是：本發明提供一種高分辨率遙感影像最優分割方法，可有效地克服面向對象的影像分割中影像初始過分割差和影像最優分割尺度難以確定的問題，獲得整體分割效果最佳的影像分割結果。該方法具有簡單、可靠、精度高、易于實現的特點。

附圖說明

下面將結合附圖及實施例對本發明作進一步說明，附圖中：

圖1是本發明實施例高分辨率遙感影像最優分割方法的流程圖；

圖2為本發明實施例的影像過分割生成超像素圖；