【摘要】：隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和高空間分辨率遙感影像的獲取更加方便,面向?qū)ο笥跋穹治龀蔀橹髁鞯倪b感影像信息提取方式之一,而面向?qū)ο蠓治龅年P(guān)鍵技術(shù)之一就是遙感影像分割。遙感影像分割是對影像進(jìn)行識別和分析的基礎(chǔ),遙感影像分割的精度直接影響到后續(xù)對影像的理解和應(yīng)用的準(zhǔn)確程度,因此遙感影像分割在面向?qū)ο笥跋穹治鲋衅鹬陵P(guān)重要的作用。然而目前的遙感影像分割中,還存在著以下幾個問題:首先是分割效果易受到噪聲等因素的影響;其次分割對象邊界精確度的問題;再次就是最優(yōu)分割尺度問題,即最優(yōu)分割尺度參數(shù)的選擇問題,尺度參數(shù)過大容易造成欠分割,尺度參數(shù)過小容易造成過分割問題。造成這些問題的根本原因是難以在分割過程中有效地融入知識。針對這些問題,且考慮到遙感影像分割任務(wù)自身的特殊性,本文將遙感影像分割中的知識進(jìn)行了分類,將其分為內(nèi)部知識和外部知識兩種,并就此分別提出了基于內(nèi)部與外部知識約束的高空間分辨率遙感影像精細(xì)分割方法。針對內(nèi)部知識中的邊緣約束問題,本文提出了邊緣約束的高空間分辨率遙感影像分水嶺分割算法和區(qū)域生長分割算法。實驗驗證本文提出分割方法能夠最大限度地保證分割斑塊的完整性并且能夠抑制影像欠分割。針對內(nèi)部知識中的尺度約束問題,本文設(shè)計了基于局部方差統(tǒng)計的最優(yōu)尺度約束的高空間分辨率遙感影像分割算法。本文基于局部方差統(tǒng)計方法,提出了分水嶺分割算法的分割尺度估計方法,并對該方法可靠性進(jìn)行分析。針對外部知識約束,將外部知識遷移應(yīng)用到影像分割過程中,本文提出了土地利用圖約束的高空間分辨率遙感影像分割方法,通過實驗驗證該方法的可靠性和合理性。本文系統(tǒng)的闡述了影響遙感影像分割的知識及分類,并將其應(yīng)用于影像分割具體算法,對分割結(jié)果進(jìn)行有效地控制和約束,一定程度上保證了分割精度,為后續(xù)面向?qū)ο蠓治龊蛻?yīng)用提供良好的影像對象數(shù)據(jù)基礎(chǔ),也為影像分割理論的研究提供了理論和方法上的指導(dǎo)和借鑒。
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：P237
【圖文】：

洪水從低處向高處開始浸沒，當(dāng)洪水充滿兩個盆地時，在兩個盆地之間，這樣就形成了分水嶺。第二種是模擬降水過程。如圖 2-4(b)，模擬自然界降水過程，當(dāng)雨水從谷底時會形成一個個連通區(qū)域，匯聚到同一谷底的連通區(qū)域形成了一個。

模擬泛洪的分割算法，主要分割過程分為排序和浸沒兩個過程。本文在傳統(tǒng)S 分割算法基礎(chǔ)上，進(jìn)行改進(jìn)，得到基于邊緣約束的分水嶺變換結(jié)果。算法改進(jìn)之處在于在浸沒的過程中，如果當(dāng)前點 P 為邊緣點，不對其進(jìn)行，將其單獨作為一類像素，這相當(dāng)于在梯度圖像上建筑了高壩，分割邊界不過 Canny 邊緣，如圖 3-3（a）所示；然后再進(jìn)行后續(xù)的邊緣重分配處理。

束 Canny 邊緣對種子點的選取進(jìn)行約束。在，則即使該點與其鄰域的平均歐式距離小于在選取種子點時進(jìn)行邊緣約束。這樣保證了長時成為一個區(qū)域，如圖 3-5。

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本文編號：2767237