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面向遥感影像分析的超像素分割方法

包阳捷  
【摘要】:随着遥感数据获取技术的飞速发展,遥感影像分辨率不断提高,由此导致遥感影像数据规模庞大而且冗余信息增加,制约了影像处理与分析。计算机视觉领域学者提出超像素概念,将空间连通而且纹理与颜色相似的像素聚集成超像素。与规则采样得到的像素相比,超像素既具有观察意义,又降低数据冗余和数据规模。然而,目前超像素分割算法主要针对一般图像,没有面向遥感影像,分割所得超像素没有规则排列关系和规则形状。在高分辨率遥感影像上,多数目标具有规则几何形状,而且呈现规则排列。为此,本文面向遥感影像,研究并提出两种超像素分割算法,旨在产生规则分布和规则形状的超像素,第一种算法首先进行规则网格剖分,然后利用超像素区域和边界特性构造目标函数,利用动态规划方法优化目标函数,由此求得最优解以调整初始分割,如此迭代直至得到与图像边缘吻合的超像素;第二种算法首先进行规则网格剖分,然后利用图像边缘驱动网格点在局部范围内移动,如此迭代直至四边形网格与图像边缘吻合。第二种算法不但确保超像素呈现规则排列,而且确保超像素由四条线段围成。这种矢量形式既能大大压缩数据又能有效逼近多边形目标,在遥感图像目标提取中具有重要应用价值。


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