[发明专利]一种结合改进快速合并算法的分水岭分割方法

说明书

本发明公开了一种结合改进快速合并算法的分水岭分割方法，该方法包括如下步骤：步骤1)基于GF‑1数据，研发一整套基于前处理的分水岭分割算法技术流程；步骤2)研究基于前处理的分水岭分割算法中全局标记阈值α和区域自适应阈值调整系数g对分割结果的影响，分析α和g的取值范围；步骤3)基于前处理的分水岭分割算法的初分割结果，以RAG和NNG为实现方式，利用基于可控公共边界长度惩罚的Fast Lambda合并算法对初分割结果进行区域合并，以达到满意的分割结果；步骤4)研究基于可控公共边界长度惩罚的Fast Lambda合并算法中控制区域合并的阈值T和公共边界惩罚系数λ对合并结果的影响，分析T和λ的取值范围。

技术领域

本发明涉及一种结合改进快速合并算法的分水岭分割方法，特别是利用两种影像分割算法(基于前处理的分水岭分割算法和基于可控公共边界长度惩罚的Fast Lambda算法)对高分辨率遥感影像进行图像分割，以获得良好的影像分割结果。

背景技术

在遥感应用分析中，遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁，是完成高分辨率遥感影像精准分类的关键步骤。一般情况下，影像分割算法包括：阈值分割算法、边缘分割算法及区域分割算法。

对于影像阈值分割算法，该方法计算量小，运行效率高，但分割效率不高。最经典的阈值分割算法是Otsu(1979)提出的最大类间方差法，该算法通过统计影像灰度直方图，计算目标与背景之间的最大方差，确定分割阈值，但由于实现方式是穷举法，故效率较低；Bezdek(1984)提出了模糊C均值算法,计算每个样本的隶属度，通过隶属度将每个样本划分到相应区域,最终完成影像分割；Mehmet(2004)等研究了影像分割过程中阈值的确定方法，并以定量的方式对分割结果进行评价；吴一全(2011)等提出了一种改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法，不但分割后的图像更为准确,而且提高了运行效率；龙建武(2012)等提出了一种鲁棒的最小误差阈值分割算法，采用waterflow模型，对非均匀光照图像进行背景估计，提高了分割算法的性能；朱贺(2014)等利用灰度阈值分割方法并结合轮廓形态识别技术，进行河道提取，结果显示该方法能够更好的提取河道区域轮廓,并降低了漏警率和虚警率。

对于边缘分割算法，该方法是相对阈值分割算法更为有效，最经典的是Canny(1986)提出的Canny算子，该算子把边缘检测问题巧妙地转化为数学问题，通过计算数学函数的极大值实现影像的边缘检测；Lian(2004)等对边缘分割算法进行了改进，提出了一种新型的凸多边形边缘检测图像分割算法，但是仍然没有解决边缘检测时抗噪性和检测精度的矛盾；陈旭光(2012)等比较了几种经典的边缘分割算法,论述了几种不同分割算法在识别机场时的优劣；熊伟(2012)提出了一种基于Snake模型的目标图像边缘分割方法，可以有效得进行目标图像的边缘分割。

对于区域分割算法，该方法是一种采用自动种子选取方式的区域生长分割方法，最经典的算法是Vincent L(1991)提出的分水岭算法，该算法是基于沉浸模型的；Baatz(1999)等提出一种影像多尺度区域分割方法，结合决策树分类，在高分辨率影像分类上取得了很好的应用效果；Espindola(2006)等针对影像分割过程中阈值确定问题，通过统计空间自相关性质进行阈值确定，并以区域生长的方式最终完成影像分割过程；邱文涛(2012)等提出了结合区域分割的SIFT方法，提高了特征点匹配的精度和时间性能；赵泉华(2015)等提出了结合区域划分的多特征纹理图像分割方法，并从定性和定量两个方面验证了算法的有效性；凌财进(2016)等针对分水岭分割算法的过分割问题，在进行分水岭分割前利用中值过滤算法和归一化割算法对影像进行预处理，较好地减弱了了分水岭算法的过分割现象，并提高了算法的运行效率。

综上所述，至今为止仍没有一种普适性的分割算法能对影像取得良好的分割效果，每种分割算法都有其适用性和局限性。另外，对影像的分割结果也缺少客观的和定量的评价准则，以上原因某种程度上影响了影像分割技术在遥感应用领域的发展。