面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感圖像分割方法的研究.pdf

1、隨著遙感技術的發(fā)展，高分辨率遙感圖像逐漸走向普通大眾，針對中、低分辨率的傳統(tǒng)基于像素的圖像處理方法已不再適應。在此情形下，面向?qū)ο蟮奶幚矸椒ň蛻\而生了。面向?qū)ο蟮姆椒ㄒ詫ο蟠嫦袼刈鳛閳D像不可再分的最小處理單元，能夠充分利用對象的各種特征，提高處理精度。遙感圖像分割作為遙感圖像處理過程的關鍵一步，分割的好壞直接影響對圖像的分析，理解和應用。將面向?qū)ο蟮姆椒☉玫椒指钪?，可以提高分割的精度，對后續(xù)步驟產(chǎn)生積極作用。本文從面向?qū)ο蠼嵌瘸霭l(fā)

2、，研究遙感圖像分割技術，主要完成的工作和創(chuàng)新點如下：
　　根據(jù)高分辨率遙感圖像的特點，在作分割處理之前，本文首先使用改進的多尺度Retinex算法對圖像亮度進行局部增強，保持飽和度和色調(diào)不變，這樣既可以增強圖像對比度，又可以很好的保持圖像的色彩信息。然后使用彩色直方圖均衡化進一步增強圖像。實驗驗證，從局部和全局兩方面增強圖像后，可以使圖像色彩保持良好，增強效果明顯，為下一階段的分割作好必要準備。
　　由于mean shift

3、算法產(chǎn)生較少的過分割，符合大而細致的要求，本文采用meanshift算法進行預分割構建圖像對象。Mean shift算法是通過迭代計算均值偏移的過程把相似像素點聚集成具有特定意義的對象。針對迭代過程時間復雜度高的特點，采用了一些策略及多線程技術改進迭代過程，以提高構建對象的效率。
　　以面向?qū)ο蟮乃枷?，將對象當作圖像不可再分的最小處理單元，合并相似對象。首先計算對象內(nèi)部像素灰度均值，根據(jù)均值差別最小準則合并尺度小于尺度閾值的對象。