【摘要】：為了解決傳統(tǒng)聚類算法對(duì)聚類表征特征量的依賴性以及定義的不完備性,結(jié)合遙感圖像的數(shù)據(jù)的空間位置關(guān)系提出了一種結(jié)合多元信息聚類與空間約束的遙感圖像分割方法。針對(duì)某一聚類數(shù)據(jù),以若干數(shù)據(jù)點(diǎn)(多元)組合的方式遍歷其所有數(shù)據(jù)點(diǎn),并定義多元組合的互信息,以表征該聚類的類內(nèi)相似性;通過(guò)計(jì)算類外像素對(duì)類內(nèi)多元組合的互信息,刻畫(huà)類間的非相似性。在此基礎(chǔ)上建立類內(nèi)相似性和類間差異性,然后結(jié)合兩者之間的平衡關(guān)系建立目標(biāo)函數(shù),并將Potts模型擴(kuò)展到目標(biāo)函數(shù)以加入空間約束,最后通過(guò)最大化目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像分割。對(duì)模擬及真實(shí)全色遙感影像分割結(jié)果的定性、定量分析表明:結(jié)合多元信息聚類與空間約束的遙感影像分割方法可以避免聚類表征特征量的定義,從根本上消除其對(duì)圖像分割的影響,并充分考慮遙感數(shù)據(jù)的空間位置關(guān)系。
【圖文】：

文在算法實(shí)現(xiàn)中采用數(shù)據(jù)采樣方式構(gòu)建多元組合，利用局部與整體互信息間特有的關(guān)系估算聚類內(nèi)或像素對(duì)聚類的相似性，從而簡(jiǎn)化了計(jì)算量。通過(guò)對(duì)比可知，本文提出算法可以將各同質(zhì)區(qū)域較好的分割開(kāi)，而且同質(zhì)區(qū)域內(nèi)噪聲很少，這是因?yàn)楸疚乃惴ㄖ苯右跃垲愔腥繑?shù)據(jù)為表征特征量，避免了聚類表征特征量的定義，而且涵蓋了聚類的全部特征，從而增強(qiáng)了圖像分割的穩(wěn)定性以及抗噪性。表1模擬圖像的高斯分布參數(shù)Tab．1Gaussiandistributionparameterforsimulatedimage同質(zhì)區(qū)域ⅠⅡⅢⅣⅤ均值2040110170210方差1020304050圖1模擬圖像的生成Fig．1Simulatedimages為了對(duì)提出算法進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，，根據(jù)圖1(a)所示的模擬圖像模板以及圖2(a1)～(a3)所示的分割結(jié)果，分別生成混淆矩陣，并根據(jù)此矩陣計(jì)算出用戶精度、產(chǎn)品精度、總精度以及Kappa系數(shù)，如表2。從表2可以看出，以多元相似性為基本測(cè)度的分割結(jié)果(圖2(a2)、圖2(a3))的各項(xiàng)精度指標(biāo)大多數(shù)達(dá)到95%以上，總精度均大于95%，Kappa系數(shù)達(dá)到0．94以上，達(dá)到了優(yōu)質(zhì)分類器的指標(biāo)。而以二元相似性為基本測(cè)度的分割結(jié)果其各項(xiàng)精度較低，并沒(méi)有將各同質(zhì)區(qū)域很好的分隔開(kāi)，因此充分驗(yàn)證了本文提出算法的有效性和準(zhǔn)確性。圖2分割結(jié)果Fig．2Segmentationresult表2定量評(píng)價(jià)Tab．2Quantitativeevaluation方法精度指標(biāo)同質(zhì)區(qū)域ⅠⅡⅢⅣⅤ本文算法(二元)用戶49．710099．855．4100產(chǎn)品1000．0399．699．883．0總體精度=63．5;K=0．54本文算法(三元)用戶99．983．699．699．598．3產(chǎn)品80．299．999．698．499．7總體精度=95．6;K=0．94本文算法(四元)用戶99．999．999．998．8100產(chǎn)品98．899．910010099．9總體精度=99．7;K=0．996753

圖2分割結(jié)果Fig．2Segmentationresult
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)測(cè)繪與地理科學(xué)學(xué)院遙感科學(xué)與應(yīng)用研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金(41301479);國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(41271435) 遼寧省自然科學(xué)基金(2015020190)
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：2551382