專利名稱：遙感圖像多尺度分割及分割結(jié)果的層次結(jié)構(gòu)表示方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及遙感圖像處理技術(shù)，具體的說(shuō)，涉及遙感圖像的多尺度分割方法和分割結(jié)果多尺度表示的 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可適用于多種分割方法。
技術(shù)背景高空間分辨率圖像，尤其是高空間分辨率遙感圖像提供了豐富的關(guān)于地物幾何結(jié)構(gòu)、紋理細(xì)節(jié)、地物 光譜等方面的信息，使得在較小的空間尺度上觀察地表的細(xì)節(jié)變化、進(jìn)行大比例尺遙感制圖以及監(jiān)測(cè)人為 活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響成為可能，具有廣闊的應(yīng)用前景。遙感圖像分割是地物識(shí)別的前提，因此利用圖像分割技術(shù)首先將遙感圖像分割成勻質(zhì)區(qū)域繼而利用地 物的光譜信息、紋理信息、幾何結(jié)構(gòu)以及拓?fù)涞刃畔⒆R(shí)別地物是高空間分辨率遙感圖像應(yīng)用的重要途徑， 而遙感圖像上典型地物的紋理、結(jié)構(gòu)特征、幾何尺寸大小等特征隨空間尺度的變化而變化，不同的地物， 最佳識(shí)別的尺度不同，如，識(shí)別公路、城市、湖泊與識(shí)別鐵路、公路、工廠、公園、水庫(kù)、魚塘所需要的 尺度是不同的，因此需要對(duì)高空間分辨率圖像進(jìn)行多尺度的分割，以便于選擇合適的尺度識(shí)別地物。多尺度的遙感圖像分割一方面要求按照一定方法獲得不同尺度的分割結(jié)果，同時(shí)需要將不同尺度的分 割結(jié)果按照一定的層次結(jié)構(gòu)利用合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表示出來(lái)，并且不同尺度分割的邊界是一致的。傳統(tǒng)的圖像分割方法大致可以分為兩大類基于邊緣的分割方法和基于區(qū)域特性的方法。近年還出現(xiàn)了一些新的方法，如，基于統(tǒng)計(jì)隨機(jī)場(chǎng)模型的方法，基于圖論的方法，基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分水嶺分割方法，基于主動(dòng)輪廓模型的分割方法等。這些分割方法都會(huì)給出單一尺度的分割結(jié)果，沒(méi)有建立同時(shí)實(shí)現(xiàn)多尺度分割的技術(shù)方案，更沒(méi)有同時(shí)建立不同尺度分割結(jié)果的層次結(jié)構(gòu)關(guān)系和表達(dá)。 發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的是提供一種針對(duì)遙感圖像，特別是高空間分辨率遙感圖像的多尺度圖像分割方法，并同 時(shí)構(gòu)建出分割邊界一致的不同尺度分割結(jié)果層次結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。本發(fā)明的基本思路為采用一種基本的圖像分割方法得到初始的分割結(jié)果，掃描分割區(qū)域建立分割塊 之間的鄰接關(guān)系，也叫拓?fù)潢P(guān)系，生成初始的底層小尺度區(qū)域結(jié)構(gòu)，繼而在此分割結(jié)果基礎(chǔ)上先后加入灰 度、紋理、形狀等特征進(jìn)行合并調(diào)整，形成第二層分割較大尺度的區(qū)域結(jié)構(gòu)。然后，在此基礎(chǔ)上繼續(xù)合并 調(diào)整，得到第三層大尺度的分割區(qū)域結(jié)構(gòu)。該過(guò)程可以迭代進(jìn)行，直到形成所需的尺度分割層次及結(jié)構(gòu)。 本發(fā)明基本的圖像分割方法可以采用分水嶺圖像分割方法、基于區(qū)域的分割方法，如分裂合并方法等，這 些分割方法具有全局分割、邊界閉合、實(shí)現(xiàn)效率高、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)，而且在算法的穩(wěn)定性以及適用性上 都具有優(yōu)勢(shì)。所述的多尺度分割的層次結(jié)構(gòu)可設(shè)置為三層尺度分割區(qū)域結(jié)構(gòu)。本發(fā)明的技術(shù)方案提供的遙感圖像多尺度分割及分割結(jié)果的層次結(jié)構(gòu)表示方法，其特征在于包括以下實(shí)施步驟A在遙感圖像分割前，對(duì)髙空間分辨率遙感圖像降噪并釆用多尺度形態(tài)學(xué)梯度算子簡(jiǎn)化圖像，形成梯度 圖像；B對(duì)遙感圖像進(jìn)行分水嶺分割，形成初始分割結(jié)果；C掃描初始分割結(jié)果，生成分割區(qū)域拓?fù)潢P(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并將初始分割作為產(chǎn)生其他尺度分割層次的基 礎(chǔ)；D制定區(qū)域合并準(zhǔn)則，對(duì)初始的分割結(jié)果實(shí)施區(qū)域合并，掃描合并后的結(jié)果，生成新的尺度的區(qū)域?qū)哟?，建立該層次的拓?fù)潢P(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)； E重復(fù)步驟D操作，不斷得到新的尺度的分割區(qū)域?qū)哟?，直到滿足需求。其中不同尺度層次間分割區(qū)域的邊界是一致的。上述實(shí)施步驟的特征在于步驟A中所述將遙感圖像簡(jiǎn)化，簡(jiǎn)化方法是在圖像進(jìn)行降噪處理后利用梯度算子對(duì)圖像濾波形成梯度 圖像，尤其可選用多尺度形態(tài)學(xué)梯度算子簡(jiǎn)化圖像，這樣簡(jiǎn)化后的圖像中保留下來(lái)的區(qū)域輪廓不會(huì)發(fā)生位 置偏移，而且簡(jiǎn)化程度可依據(jù)分割尺度調(diào)整結(jié)構(gòu)元素的大小。步驟B中所述初始分割結(jié)果是對(duì)分割區(qū)域完成區(qū)域標(biāo)識(shí)。所述區(qū)域標(biāo)識(shí)是指對(duì)每個(gè)區(qū)域賦予唯一的標(biāo) 識(shí)值。步驟C、 D中所述區(qū)域關(guān)系結(jié)構(gòu)包括本層區(qū)域序列、本層連接序列。所述區(qū)域隊(duì)列存儲(chǔ)本層中所有分 割區(qū)域信息索引，指向的區(qū)域信息包括區(qū)域編號(hào)、區(qū)域內(nèi)點(diǎn)位置隊(duì)列、區(qū)域鄰居隊(duì)列，子區(qū)域隊(duì)列(如 果存在)、區(qū)域均值特征、區(qū)域方差特征。所述連接序列存儲(chǔ)本層中所有相鄰區(qū)域的連接信息，包括連接編號(hào)、連接權(quán)值、鄰接區(qū)域i^和鄰接區(qū)域i^。步驟D中所述區(qū)域合并準(zhǔn)則針對(duì)不同分割尺度采用兩種不同的合并代價(jià)函數(shù)。對(duì)初始分割結(jié)果采用由 灰度均值相似度和紋理相似度加權(quán)組成的合并代價(jià)準(zhǔn)則函數(shù)。這樣有效的減少了區(qū)域"同譜異質(zhì)"而造成的 錯(cuò)誤合并。對(duì)于第二層層次結(jié)構(gòu)，采用由合并圖斑的光譜異質(zhì)性參量和形狀異質(zhì)性參量?jī)刹糠謽?gòu)成的合并 代價(jià)準(zhǔn)則函數(shù)。區(qū)域合并過(guò)程與傳統(tǒng)人為設(shè)置閾值的合并過(guò)程不同，以區(qū)域在前面幾次合并中，對(duì)應(yīng)合并 代價(jià)準(zhǔn)則函數(shù)的區(qū)域特征的統(tǒng)計(jì)變化均值作為自動(dòng)閾值，當(dāng)前合并產(chǎn)生的特征量變化值與之比較，判斷是 否達(dá)到最終的合并狀態(tài)，若大于該值則表示該區(qū)域產(chǎn)生過(guò)度合并，則結(jié)束該區(qū)域的合并，這樣就自動(dòng)化完 成該層區(qū)域的合并。步驟E中所述多尺度分割結(jié)果的分割區(qū)域邊界閉合，并且在各個(gè)尺度上邊界完全一致的。 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比有如下特點(diǎn)在完成遙感圖像多尺度分割的同時(shí)生成了多尺度的分割區(qū)域?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)不同尺度間分割區(qū)域的快速切換和訪問(wèn)，并且該結(jié)構(gòu)不僅適合分水嶺圖像分割算法，也適合為其他分割方法構(gòu)造多尺度的分割區(qū)域結(jié)構(gòu)。


-圖1是多尺度遙感圖像分割流程圖 圖2是區(qū)域?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)示意圖 圖3是區(qū)域節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)示意圖 圖4是區(qū)域鄰接關(guān)系結(jié)構(gòu) 圖5是同層關(guān)系結(jié)構(gòu)示意圖 圖6是子區(qū)域關(guān)系表示結(jié)構(gòu) 圖7是分割區(qū)域的鄰接關(guān)系圖 圖8、圖9是多尺度分割區(qū)域?qū)哟瓮負(fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
具體實(shí)施例方式本發(fā)明所述的多尺度遙感圖像分割及多尺度分割區(qū)域?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)表示的實(shí)現(xiàn)流程如圖1所示，圖1包括 IO個(gè)處理單元。多尺度圖像分割其工作過(guò)程為處理單元lll簡(jiǎn)化圖像，在圖像降噪后可采用多尺度形態(tài)學(xué)梯度算子簡(jiǎn)化圖像，形成梯度圖像。圖像降噪可采用高斯平滑濾波實(shí)現(xiàn)。用于形成梯度圖像的多尺度形態(tài)學(xué)的梯度算子i^G(/(x,y))定義如下<formula>formula see original document page 6</formula>式中符號(hào)0表示膨脹運(yùn)算； 符號(hào)0表示腐蝕運(yùn)算； 符號(hào)。表示開運(yùn)算。 符號(hào)*表示閉運(yùn)算；5:結(jié)構(gòu)元素。 一般為方形算子， 一般可選3x3、 f;、7x7大小。我們這里選擇<formula>formula see original document page 6</formula>—組多尺度形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)基元序列。它們具有相同的正方形形狀，且尺寸隨著尺寸/的 增大而單調(diào)增大，即<formula>formula see original document page 6</formula>,組成一個(gè)多尺度序列，6,由60膨脹/次得到，即:<formula>formula see original document page 6</formula>。 B0的形式可以如下{(0,—1),(0,1),(0,0),(_1,0),(1,0)};"為尺度參數(shù)， 一般<formula>formula see original document page 6</formula>;多尺度形態(tài)學(xué)梯度算子簡(jiǎn)化圖像能夠使得簡(jiǎn)化后的圖像中保留下來(lái)的區(qū)域輪廓不會(huì)發(fā)生位置偏移，并 且簡(jiǎn)化程度可依據(jù)分割尺度調(diào)整結(jié)構(gòu)元素B的大小得到；處理單元112對(duì)單元A得到的梯度圖像進(jìn)行分水嶺分割，形成多個(gè)初始分割區(qū)域，每個(gè)區(qū)域賦予一個(gè) 標(biāo)志值(Label )。處理單元113對(duì)初始分割后得到的Label圖像進(jìn)行逐點(diǎn)掃描，將對(duì)應(yīng)Label的區(qū)域信息加入如圖3表示 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，同時(shí)將區(qū)域之間的鄰接關(guān)系信息加入如圖4表示的鄰接關(guān)系結(jié)構(gòu)中。分割區(qū)域間關(guān)系用圖 表示，將每個(gè)區(qū)域看作是圖中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，由此生成區(qū)域鄰接圖(RAG)，并將區(qū)域關(guān)系以一種有向圖的 形式表現(xiàn)出來(lái)，節(jié)點(diǎn)間的方向從Label值較小的區(qū)域節(jié)點(diǎn)指向Label值較大的區(qū)域節(jié)點(diǎn)，這樣的結(jié)構(gòu)可以 有效減少計(jì)算量和存儲(chǔ)量。如圖7所示分割區(qū)域的鄰接關(guān)系圖。再次掃描，遍歷所有區(qū)域，就獲得了如圖2所示的本層分割結(jié)果的拓?fù)浔硎尽D2是單層(單尺度)分割區(qū)域的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)包括分割層號(hào)(與單尺度對(duì)應(yīng))、本層區(qū)域序 列、本層區(qū)域鄰接關(guān)系序列。圖3是單個(gè)區(qū)域信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)包括區(qū)域內(nèi)點(diǎn)的位置隊(duì)列、區(qū)域鄰居對(duì)列、區(qū)域內(nèi)子區(qū)域 隊(duì)列(若存在)、區(qū)域均值、方差等區(qū)域?qū)傩浴D4是鄰接關(guān)系的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示意，僅表示兩個(gè)相鄰分割區(qū)域之間的鄰接關(guān)系。包括鄰接的區(qū)域編號(hào) 和鄰接距離。鄰接距離根據(jù)區(qū)域合并準(zhǔn)則定義。數(shù)值越小表示兩個(gè)區(qū)域的特征越接近。 圖5是本層的分割區(qū)域和鄰接關(guān)系的簡(jiǎn)單示意。 圖6是層間分割區(qū)域和鄰接關(guān)系的簡(jiǎn)單示意。處理單元117利用所制定的區(qū)域合并準(zhǔn)則，實(shí)施區(qū)域合并。區(qū)域合并針對(duì)下面兩個(gè)尺度層次采用不同 的區(qū)域合并準(zhǔn)則，它們分別有自己的合并代價(jià)準(zhǔn)則函數(shù)合并代價(jià)1:針對(duì)初始分割結(jié)果(第一層)，采用由灰度均值相似度/^。"和紋理相似度/^,^兩部分構(gòu)成的合并代價(jià)準(zhǔn)則函數(shù)-其中w是為灰度均值相似度/^。"和紋理相似度/^,^分配的權(quán)重，區(qū)間為[O， 1], 一般設(shè)置權(quán)重為0.5 比較合適。兼顧考慮灰度均值特征和紋理特征可以有效的避免區(qū)域"同譜異質(zhì)"現(xiàn)象帶來(lái)的錯(cuò)誤合并。灰度均值相似度&，用兩個(gè)相鄰區(qū)域7 ,和灰度均值的平方差來(lái)表示U碼-M)2其中，M,、 M,分別代表區(qū)域A和區(qū)域A的灰度均值。紋理相似度用兩個(gè)相鄰區(qū)域和A.的紋理特征值差的平方來(lái)表示
A加眺二(附v,一附Vj)2
其中，紋理特征值附V,:采用區(qū)域一階矩(即平均值)、二階矩和三階矩的平均來(lái)度量。對(duì)于每個(gè)區(qū)域i ,, 根據(jù)該區(qū)域的區(qū)域一階矩(即平均值)M,、 二階矩/^和三階矩/^計(jì)算紋理特征值附V,:
mv; = ^:0^, + + Ai)其中W代表區(qū)域個(gè)數(shù)；
區(qū)域i ,的二階矩A-^^sz(《"，力—M)2
區(qū)淑,的三階矩^ =^SZ M,)3
其中A(x，力表示區(qū)域i ,中的像元灰度值，iVww(i ,)表示區(qū)域《.中像元的個(gè)數(shù)。
合并準(zhǔn)則2:針對(duì)下一層的區(qū)域合并準(zhǔn)則采用基于灰度相似性的合并準(zhǔn)則，也可以采用由合并圖斑的 光譜異質(zhì)性參量和形狀異質(zhì)性參量/^。pe兩部分構(gòu)成的合并代價(jià)準(zhǔn)則函數(shù)-
/ = wx/zc。tor+(l —w)x/ 一
其中w是為光譜、形狀異質(zhì)性分配的權(quán)重，區(qū)間為[O, l]， 一般色調(diào)權(quán)重0.9，形狀0.1比較合適，形
狀權(quán)重過(guò)大往往會(huì)造成分割結(jié)果和視覺(jué)分割效果相差較大。
光譜異質(zhì)性是合并后父圖斑標(biāo)準(zhǔn)差與合并前兩子圖斑標(biāo)準(zhǔn)差之和的差，并按面積進(jìn)行加權(quán)
L = -—1 +"2"2))
形狀異質(zhì)性/^，又由緊致度異質(zhì)性和光滑度異質(zhì)性&m。。,A兩部分加權(quán)構(gòu)成
^s/wpe — W，c, X + (1 - W，" ) X力加00^
緊致度差異/^,w則由以下公式計(jì)算
/j L，—" A
,V，f — 〃證ge /- /~ 〃2
/1— 一
光滑度差異/ , ，。。,A由以下公式計(jì)算
#啤 A ^以上公式中，/為對(duì)象實(shí)際周長(zhǎng)，W為對(duì)象像元個(gè)數(shù)，6對(duì)象的外接矩形的周長(zhǎng)。緊致度、光滑度所 占權(quán)值一般可以都取0.5。
區(qū)域合并閾值的設(shè)定可以人為設(shè)定或者自適應(yīng)獲得。本發(fā)明采用自適應(yīng)閾值獲取方法，如下所述 定義區(qū)域i ,經(jīng)過(guò)m次合并后，區(qū)域特征的變化-
此處所述區(qū)域特征可以定義根據(jù)采用的區(qū)域合并準(zhǔn)則中所用的區(qū)域特征，也可以簡(jiǎn)單定義為區(qū)域同質(zhì)
性特征。
當(dāng)
y-l
其中"是區(qū)域i ,前面附—1合并對(duì)應(yīng)的A/Z的均值，S卩- = ^-
w _1
則此時(shí)新合并的區(qū)域i ,"'是已經(jīng)是非均質(zhì)的了，也就意味著過(guò)度的合并。過(guò)度的合并需要被取消掉，
從而合并終止。
區(qū)域合并按照層次結(jié)構(gòu)中區(qū)域序列中順序進(jìn)行。
處理單元116用于在實(shí)施合并準(zhǔn)則后，生成并建立新一層分割區(qū)域的層次結(jié)構(gòu)。
根據(jù)合并準(zhǔn)則，將區(qū)域合并調(diào)整后，區(qū)域的數(shù)目減少了，區(qū)域的平均面積增大了，因此區(qū)域的尺度發(fā)
生了變化。在已有的分割區(qū)域?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上生成新尺度下的分割區(qū)域?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)的過(guò)程如下
復(fù)制上一層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。構(gòu)建一臨時(shí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)記錄區(qū)域是否參與過(guò)合并以及合并后的最新區(qū)域編號(hào)。在
進(jìn)行區(qū)域i^與其鄰居i^合并時(shí)，進(jìn)行如下操作
1) 判斷合并后特征值的變化A/Z是否滿足閾值-條件，若不滿足，則終止合并，修改臨時(shí)數(shù)據(jù) 結(jié)構(gòu)記錄i^已合并。若滿足閾值條件，則將i^并入i^，更新新區(qū)域i^的區(qū)域均值、區(qū)
域方差，Label值、鄰居節(jié)點(diǎn)、鄰居個(gè)數(shù)和區(qū)域像素個(gè)數(shù)，子區(qū)域序列。生成的子區(qū)域關(guān)系
結(jié)構(gòu)如圖6;
2) 刪除新層中的鄰接關(guān)系序列i^與i ^之間的連接，插入?yún)^(qū)域i^的相關(guān)連接；
3) 更新新層中區(qū)域序列，刪除i^區(qū)域。 處理單元118利用合并準(zhǔn)則2對(duì)區(qū)域進(jìn)行合并調(diào)整。
處理單元119與處理單元116相同，用于在實(shí)施合并準(zhǔn)則2后，生成并建立新一層分割區(qū)域的層次結(jié)構(gòu)。處理單元120表示由三層(對(duì)應(yīng)三個(gè)尺度)分割結(jié)果整合表示的分割區(qū)域的層次結(jié)構(gòu)。如圖8、圖9 是三層(三個(gè)尺度)分割結(jié)果的層次結(jié)構(gòu)示意。該層次結(jié)構(gòu)具有以下特點(diǎn) 不同層次間的分割區(qū)域構(gòu)成了拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)； 上、下層分割區(qū)域的邊界是一致的；
一層的單個(gè)區(qū)域可以由它下層所有子區(qū)域的總和來(lái)表示。每一層又是以它的下一層為基礎(chǔ)建立的。不 同層的分割區(qū)域邊界有上下的繼承關(guān)系，艮卩。
遙感圖像信息提取可以在多個(gè)尺度的分割圖層中切換進(jìn)行；不同尺度地物的信息提取可選擇在相應(yīng)尺 度的分割區(qū)域圖層上提取，如對(duì)空間尺度大的類別就可以在分割尺度較大的圖層中分析，相反對(duì)于地物類 型復(fù)雜的區(qū)域，就考慮在分割尺度較小的圖層中進(jìn)行處理。信息提取完成后的各種地類可以疊加合并為一 個(gè)圖層。這種采用多尺度圖層提取信息的方法，始終比在一個(gè)圖層中進(jìn)行操作更加合理與高效。
本發(fā)明的一個(gè)實(shí)例在PC平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該多尺度遙感影像分割流程能夠得到較理想的分 割結(jié)果，區(qū)域一致性和邊緣準(zhǔn)確度都比較高。生成的多尺度分割區(qū)域?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)具有良好的適用性。區(qū)域?qū)?象信息提取可以在多個(gè)尺度的圖層中方便快速進(jìn)行切換。同時(shí)，本結(jié)構(gòu)同樣適用于其他多種分割方法分割 區(qū)域?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)的建立。
應(yīng)當(dāng)指出，以上所述具體實(shí)施方式
可以使本領(lǐng)域的技術(shù)人員更全面地理解本發(fā)明，但不以任何方式限 制本發(fā)明。因此，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，仍然可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行修改或者等同替換；而一切不脫離本 發(fā)明的精神和技術(shù)實(shí)質(zhì)的技術(shù)方案及其改進(jìn)，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明專利的保護(hù)范圍當(dāng)中。
權(quán)利要求
1.一種用于圖像多尺度分割的方法及分割結(jié)果的層次結(jié)構(gòu)表示方法，其特征在于包括以下步驟步驟1，在圖像分割前，對(duì)圖像降噪并采用梯度算子簡(jiǎn)化圖像，形成梯度圖像；步驟2，對(duì)圖像進(jìn)行分割，形成初始分割結(jié)果；步驟3，掃描初始分割結(jié)果，生成分割區(qū)域拓?fù)潢P(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并將初始分割作為產(chǎn)生其他尺度分割結(jié)果的基礎(chǔ)；步驟4，制定區(qū)域合并準(zhǔn)則，對(duì)初始的分割結(jié)果實(shí)施區(qū)域合并，掃描合并后的結(jié)果，生成新的尺度的區(qū)域?qū)哟?，建立該層次的拓?fù)潢P(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；步驟5，重復(fù)步驟4操作，不斷得到新的尺度的分割區(qū)域?qū)哟危钡綕M足需求。其中不同尺度層次間分割區(qū)域的邊界是重合的。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于圖像多尺度分割的方法及分割結(jié)果的層次結(jié)構(gòu)表示方法，其特征在于圖像 分割前先簡(jiǎn)化圖像，即在圖像進(jìn)行降噪處理后利用梯度算子對(duì)圖像濾波形成梯度圖像，尤其可選用多尺度 形態(tài)學(xué)梯度算子簡(jiǎn)化圖像。 .
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于圖像多尺度分割的方法及分割結(jié)果的層次結(jié)構(gòu)表示方法，其特征在于所述 初始分割結(jié)果是對(duì)初始的分割區(qū)域完成區(qū)域標(biāo)識(shí)。所述區(qū)域標(biāo)識(shí)是指對(duì)每個(gè)區(qū)域賦予唯一的標(biāo)識(shí)值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于圖像多尺度分割的方法及分割結(jié)果的層次結(jié)構(gòu)表示方法，其特征在于所述 區(qū)域關(guān)系結(jié)構(gòu)包括本層區(qū)域序列、本層連接序列。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的用于圖像多尺度分割的方法及分割結(jié)果的層次結(jié)構(gòu)表示方法，其特征在于所述 區(qū)域隊(duì)列存儲(chǔ)本層中所有分割區(qū)域信息索引，指向的區(qū)域信息包括區(qū)域編號(hào)、區(qū)域內(nèi)點(diǎn)位置隊(duì)列、區(qū)域 鄰居隊(duì)列，子區(qū)域隊(duì)列(如果存在)、區(qū)域均值特征、區(qū)域方差特征。所述連接隊(duì)列存儲(chǔ)本層中所有相鄰區(qū)域的連接信息索引。指向的連接信息包括連接編號(hào)、連接權(quán)值、鄰接區(qū)域i^和鄰接區(qū)域i^。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于圖像多尺度分割的方法及分割結(jié)果的層次結(jié)構(gòu)表示方法，其特征在于所述 的圖像分割方法可以采用采用分水嶺圖像分割方法、基于區(qū)域的分割方法，如分裂合并方法等。
7. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于圖像多尺度分割的方法及分割結(jié)果的層次結(jié)構(gòu)表示方法，其特征在于所述 初始圖像圖像分割方法可采用分水嶺圖像分割方法、基于區(qū)域的分割方法，如分裂合并方法等。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述遙感圖像多尺度分割的層次結(jié)構(gòu)構(gòu)造方法，其特征在于步驟D中所述區(qū)域合并 準(zhǔn)則針對(duì)不同分割尺度采用兩種不同的合并代價(jià)函數(shù)。對(duì)初始分割結(jié)果采用由灰度均值相似度和紋理相似 度加權(quán)組成的合并代價(jià)函數(shù)。這樣有效的減少了區(qū)域"同譜異質(zhì)"而造成的錯(cuò)誤合并。對(duì)于第二層層次結(jié)構(gòu)， 采用由合并圖斑的光譜異質(zhì)性參量和形狀異質(zhì)性參量?jī)刹糠謽?gòu)成的合并代價(jià)準(zhǔn)則函數(shù)。區(qū)域合并過(guò)程與傳 統(tǒng)人為設(shè)置閾值的合并過(guò)程不同，以區(qū)域在前面幾次合并中，對(duì)應(yīng)合并代價(jià)準(zhǔn)則函數(shù)的區(qū)域特征的統(tǒng)計(jì)變 化均值作為自動(dòng)閾值，當(dāng)前合并產(chǎn)生的特征量變化值與之比較，判斷是否達(dá)到最終的合并狀態(tài)，這樣就自動(dòng)化完成該層區(qū)域的合并。
9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述遙感圖像多尺度分割的層次結(jié)構(gòu)構(gòu)造方法，其特征在于步驟E所述多尺度分割結(jié) 果的分割區(qū)域邊界閉合，并且在各個(gè)尺度上邊界完全一致。所述多尺度區(qū)域?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)與多尺度分割結(jié)果同 時(shí)生成，可以實(shí)現(xiàn)不同尺度分割結(jié)果的快速切換，分割區(qū)域的快速訪問(wèn)。
10. 根據(jù)權(quán)利要求1所述遙感圖像多尺度分割的層次結(jié)構(gòu)構(gòu)造方法，其特征在于步驟E所述多尺度區(qū)域?qū)?次結(jié)構(gòu)同樣也適用于構(gòu)造其他分割方法的分割區(qū)域結(jié)構(gòu)。
全文摘要
本發(fā)明提供一種針對(duì)遙感圖像，特別是高空間分辨率遙感圖像的多尺度圖像分割方法，并同時(shí)構(gòu)建出分割邊界一致的不同尺度分割結(jié)果層次結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。該方法采用一種基本的圖像分割方法得到初始分割結(jié)果，掃描分割區(qū)域建立分割塊之間的鄰接關(guān)系，生成初始的底層小尺度區(qū)域結(jié)構(gòu)，繼而在此基礎(chǔ)上先后加入灰度、紋理、形狀等特征進(jìn)行合并調(diào)整，形成第二層分割較大尺度的區(qū)域結(jié)構(gòu)和第三層大尺度的分割區(qū)域結(jié)構(gòu)。該過(guò)程可以迭代進(jìn)行，直到形成所需的尺度分割層次及結(jié)構(gòu)。生成的多尺度分割區(qū)域?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)不同尺度間分割區(qū)域的快速切換和訪問(wèn)，并且該結(jié)構(gòu)不僅適合分水嶺圖像分割算法，也適合為其他分割方法構(gòu)造多尺度的分割區(qū)域?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)。
文檔編號(hào)G06T7/00GK101408941SQ20081022436
公開日2009年4月15日 申請(qǐng)日期2008年10月20日 優(yōu)先權(quán)日2008年10月20日
發(fā)明者何啟翱, 崢 馮, 娉 唐, 張曉安, 戢中東 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所