[发明专利]一种遥感图像分割方法

说明书

本发明公开了一种遥感图像分割方法，它包括以下步骤：步骤1、构造图像区域编号矩阵，步骤2、计算邻接像素之间的光谱差异值，步骤3、构造邻接像素之间的光谱差异值集合，步骤4、对邻接像素光谱差异值集合中的所有元素进行排序，步骤5、按序对邻接像素光谱差异值集合进行遍历，依据图像区域合并准则，利用区域生长法对遥感图像进行分割，步骤6、输出遥感图像分割结果。本发明采用不依靠种子点的区域生长，具有以下优点：降低因选取种子点对图像分割精度造成的不利影响，提高了遥感图像分割的精确度；降低遥感图像分割的时间复杂度，提高了遥感图像分割的效率。

技术领域

本发明属于数字图像处理技术领域，具体涉及一种遥感图像分割方法，适用于环境保护、土地利用、灾害评估、城市规划及军事目标监测等领域中的数字图像处理。

背景技术

遥感图像分割是把遥感图像分成若干个特定的、具有独特性质区域的过程。从数学角度来看，遥感图像分割是将遥感图像划分成互不相交的区域的过程；遥感图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。随着空间遥感技术的发展，遥感图像分割已被广泛应用于土地利用、灾害评估与预测、地理数据库更新、气候监测、军事目标监测等领域，对于推动环境保护、经济发展、社会发展和国防建设起到了重要的作用。

遥感图像分割方法主要包括阈值分割法、区域生长法、边缘分割法以及基于特定理论的分割法等几类。区域生长法的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域，具体实施时，通常首先对每个需要分割的区域寻找一个种子像素点(以下简称种子点)作为生长的起点，然后将种子点周围邻域中与种子点有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长准则来判定)合并到种子点所在的区域中去，最后将这些新像素作为新的种子点继续进行区域生长，直到再没有满足条件的像素可被合并进来，这样一个较大的图像区域就形成了。

文献“Multiresolution segmentation:An Optimization Approach for HighQuality Multi-Scale Image Segmentation”，M.Baatz and A.Schape，AngewandteGeographische Informations VerarbeitungⅫ，12(12):12～23，2000，proposed amultiresolution image segmentation technique.The technique is based on aseed-based region growing approach and utilizes a local mutual best fittingheuristic which allows to find the best fitting pair of regions following themerging criterion(“多分辨率分割：一种用于对图像进行高质量多尺度分割的优化方法”，马丁.巴茨、阿尔诺.斯基普，应用地理信息处理，第十二卷第12期，第12～23页，2000年提出一种多分辨率图像分割技术，该技术采用基于种子点的区域生长图像分割方法，并且使用一种局部相互最优化拟合启发式算法，根据合并准则找到能够被合并的两个最佳图像区域。)

由于选取种子点对基于区域生长法的遥感图像分割精度有着较大的影响，对于同一幅遥感图像而言，选取不同的种子点通常会获得不同的分割结果，该文献公开的多分辨率图像分割方法必须选取种子点，降低了遥感图像分割精度和效率。

因此，不依赖于种子点的区域生长法已成为当前遥感图像分割的重难点。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明所要解决的技术问题就是提供一种遥感图像分割方法，其区域生长不选取种子点，能有效地、准确地对遥感图像进行分割，避免因选取种子点对图像分割精度造成的不利影响，提高遥感图像分割的精确度，并且能提高遥感图像分割的效率。

本发明所要解决的技术问题是通过这样的技术方案实现的，它包括以下步骤：