[发明专利]一种不受噪声影响的遥感图像分割方法

说明书

本发明公开了一种不受噪声影响的遥感图像分割方法，属于遥感应用技术领域。该方法将去噪模型引入到建立的图像分割能量方程，为了避免在求解时所产生的复杂运算，通过引入辅助变量进行求解，不但提高了效率，而且减少了计算的复杂度。实验结果表明该发明提出的不受噪声影响的遥感图像分割方法具有非常好的实际应用价值，对于提高遥感图像的精度，减少干扰起到了非常重要的作用。

技术领域

本发明属于遥感图像应用技术领域，具体涉及一种不受噪声影响的遥感图像分割方法。

背景技术

图像分割技术是指利用图像处理技术把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。由于它是图像分析、计算机视觉和模式识别的关键步骤，因此，一直受到人们的高度重视，至今已提出了很多分割算法，但针对带大噪声的遥感图像的分割，由于噪声图像中的噪声会破坏分割算法对一般边缘信息的判断，因此，现有的算法不能很好的解决这个问题。另外，这种噪声普遍存在于遥感图像中，如果对于带大噪声的遥感图像分割得不到解决，那么会影响遥感图像的广泛关注，因此基于大噪声的遥感图像分割具有重要的研究意义和应用价值。

在遥感图像采集和传输的过程中产生的噪声通过前期学者的研究和证明，通常是一种乘性噪声，而在现有的遥感图像的分割方法中，研究重点多放在前期预处理部分进行去噪，而图像预处理的结果不好，直接影响了后续图像分割的效果。因此，如何充分保证带大噪声的遥感图像分割效果是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种不受噪声影响的遥感图像分割方法，该方法把遥感图像去噪算法融入到变分分割模型中，达到在迭代的过程中，噪声不断减小，分割精度逐步提升。

为了实现上述目的，本发明提供的一种不受噪声影响的遥感图像分割方法，其主要步骤包括：

1、图像导出：对于需要处理的遥感图像，通过ArcGis进行导出，导出格式为BMP格式，将导出的数据按照BMP格式保存到本地电脑上；

2、建立能量方程求解：对导出的图像利用分割算法进行处理，所述分割算法处理的具体工艺为：

a.建立融合遥感图像去噪的变分分割能量方程，对于输入的原始超声图像f，期望得到的去噪后的分割图像为u，那么利用图像分解技术建立基于稀疏约束的能量方程为：

其中，Ω为遥感图像区域，α₁,β₁,α₂,β₂为权重系数，控制图像分割的程度，φ是标准的水平集函数；

b.步骤a建立的能量方程进行求解，利用分步优化进行求解；

步骤a的能量方程相应的变为以下三个子方程：

固定u₂和φ,关于u₁的能量函数为：

固定u₁和φ,关于u₂的能量方程为:

固定u₁和u₂,关于φ的能量函数为:

方程中，

c.利用变量交替迭代优化求解分别计算步骤b中的变量u₁、u₂和φ；为了求解方程(2)，引入辅助变量和Bregman参数向量用来替代Bregman参数用来减少误差；当方程达成最优解时，原方程变为如下形式：

上面的形式依然采用交替迭代求解：