[發(fā)明專利]一種高分辨率遙感圖像分割方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711469672.7
• 申請(qǐng)日: 2017-12-29
• 公開（公告）號(hào): CN108182436B
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 林文杰;李玉;趙泉華
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 遼寧工程技術(shù)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/34
• 分類號(hào): G06K9/34;G06K9/00
• 代理公司: 沈陽東大知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 21109
• 代理人: 梁焱

本發(fā)明提供一種高分辨率遙感圖像分割方法，涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法對(duì)輸入待分割彩色遙感圖像，將其表達(dá)為最小生成樹，即MST，利用MST靜態(tài)劃分技術(shù)將圖像域劃分成若干個(gè)同質(zhì)子區(qū)域，在劃分的圖像域上，以同質(zhì)子區(qū)域?yàn)榛緵Q策單元，建立基于區(qū)域隱馬爾可夫隨機(jī)場的彩色高分辨率遙感圖像分割模型，利用RHMRF?FCM算法對(duì)該模型進(jìn)行求解，得到最優(yōu)分割結(jié)果，最后輸出高分辨率遙感圖像的分割結(jié)果。本發(fā)明結(jié)合MST劃分和RHMRF?FCM算法，在有效抑制幾何噪聲的同時(shí)能較好地表達(dá)地物目標(biāo)不規(guī)則邊界，在此基礎(chǔ)上結(jié)合區(qū)域HMRF模型構(gòu)建模糊目標(biāo)函數(shù)，能有效克服地物目標(biāo)光譜測度異質(zhì)性高的問題，顯著提高分割精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種高分辨率遙感圖像分割方法。

背景技術(shù)

遙感圖像分割是實(shí)現(xiàn)遙感影像信息自動(dòng)提取的關(guān)鍵步驟。由于高空間分辨遙感圖像(簡稱高分遙感圖像)蘊(yùn)含更加豐富的地物幾何、紋理、光譜信息，呈現(xiàn)更多的地物細(xì)節(jié)信息，給遙感圖像分割方法帶來一些新的挑戰(zhàn)：(1)在更精細(xì)的空間尺度下，高分遙感圖像中同類地物的光譜信息呈現(xiàn)更高的異質(zhì)性，使得傳統(tǒng)分割算法的結(jié)果中存在大量分割噪聲；(2)在城市場景中，高分遙感圖像中呈現(xiàn)大量的瑣碎地物類型，如道路中行駛的車輛、屋頂?shù)耐笟獯啊⒌缆返慕煌?biāo)志線等，這些地物在分割結(jié)果中表現(xiàn)為幾何噪聲，傳統(tǒng)分割算法難以處理這些幾何噪聲問題；(3)高分遙感圖像中存在大量的“同譜異物”和“同物異譜”現(xiàn)象，造成光譜測度的聚類性降低，使得傳統(tǒng)的分割算法效果不佳。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種高分辨率遙感圖像分割方法，在有效抑制幾何噪聲的同時(shí)能較好地表達(dá)地物目標(biāo)的不規(guī)則邊界，提高分割精度。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案是：

一種高分辨率遙感圖像分割方法，包括如下步驟：

步驟1：輸入待分割彩色遙感圖像，并將其表達(dá)為最小生成樹，即MST；

步驟2：利用MST靜態(tài)劃分技術(shù)將圖像域劃分成若干個(gè)同質(zhì)子區(qū)域；

步驟3：在劃分的圖像域上，以同質(zhì)子區(qū)域?yàn)榛緵Q策單元，建立基于區(qū)域隱馬爾可夫隨機(jī)場(Regional Hidden Markov Random Field,RHMRF)的彩色高分辨率遙感圖像分割模型；

步驟4：針對(duì)已建立的分割模型，利用RHMRF-FCM算法對(duì)該模型進(jìn)行求解，得到最優(yōu)分割結(jié)果；

步驟5：輸出高分辨率遙感圖像的分割結(jié)果。

步驟1中MST表達(dá)的具體方法為：

步驟1.1：輸入的待分割彩色遙感圖像為在圖像域P上的彩色遙感圖像z＝{z_s(x_s,y_s)；(x_s,y_s)∈P,s∈N}，其中，s為像素索引，(x_s,y_s)為像素s的平面坐標(biāo)，N＝{1,…,n}為像素索引集，n為像素個(gè)數(shù)，z_s＝(z_sR,z_sG,z_sB)^T為像素s的彩色矢量；