南京大学学报(自然科学版)
南京大學學報(自然科學版)
남경대학학보(자연과학판)
Journal of Nanjing University (Natural Sciences)
2015年
5期
1030-1038
,共9页
高分辨率遥感%图像分割%区域合并%多尺度%面向对象分析
高分辨率遙感%圖像分割%區域閤併%多呎度%麵嚮對象分析
고분변솔요감%도상분할%구역합병%다척도%면향대상분석
high-resolution remote sensing%image segmentation%region merging%multiscale%object-based image analysis
图像分割是高分辨率遥感图像处理和分析的关键环节。本文探讨了将区域合并方法应用于高分辨率遥感图像多尺度分割的技术要点,旨在提升分割的精度和效率,获得地物对象的多尺度表达。主要研究内容包含如下五个方面:(1)图模型的构建,包括区域邻接图和最近邻图,以提高分割效率;(2)合并准则的确定,选择能有效表征区域同质性、形状和边界的图像特征并加以组合,提升分割精度;(3)合并策略的选择,针对寻优范围不同列出面向全局、面向局部以及混合区域合并等三种合并策略,并分析各自的特点;(4)尺度参数的设置,针对面向局部的区域合并策略提出递增的尺度参数序列控制方法,生成边界一致的多尺度分割结果;(5)分割树的设计,利用树中不同层级的节点表达不同尺度的分割区域,可快速输出多尺度分割结果。研究成果可应用于高分辨率遥感图像面向对象分析、地物目标识别和信息提取。
圖像分割是高分辨率遙感圖像處理和分析的關鍵環節。本文探討瞭將區域閤併方法應用于高分辨率遙感圖像多呎度分割的技術要點,旨在提升分割的精度和效率,穫得地物對象的多呎度錶達。主要研究內容包含如下五箇方麵:(1)圖模型的構建,包括區域鄰接圖和最近鄰圖,以提高分割效率;(2)閤併準則的確定,選擇能有效錶徵區域同質性、形狀和邊界的圖像特徵併加以組閤,提升分割精度;(3)閤併策略的選擇,針對尋優範圍不同列齣麵嚮全跼、麵嚮跼部以及混閤區域閤併等三種閤併策略,併分析各自的特點;(4)呎度參數的設置,針對麵嚮跼部的區域閤併策略提齣遞增的呎度參數序列控製方法,生成邊界一緻的多呎度分割結果;(5)分割樹的設計,利用樹中不同層級的節點錶達不同呎度的分割區域,可快速輸齣多呎度分割結果。研究成果可應用于高分辨率遙感圖像麵嚮對象分析、地物目標識彆和信息提取。
도상분할시고분변솔요감도상처리화분석적관건배절。본문탐토료장구역합병방법응용우고분변솔요감도상다척도분할적기술요점,지재제승분할적정도화효솔,획득지물대상적다척도표체。주요연구내용포함여하오개방면:(1)도모형적구건,포괄구역린접도화최근린도,이제고분할효솔;(2)합병준칙적학정,선택능유효표정구역동질성、형상화변계적도상특정병가이조합,제승분할정도;(3)합병책략적선택,침대심우범위불동렬출면향전국、면향국부이급혼합구역합병등삼충합병책략,병분석각자적특점;(4)척도삼수적설치,침대면향국부적구역합병책략제출체증적척도삼수서렬공제방법,생성변계일치적다척도분할결과;(5)분할수적설계,이용수중불동층급적절점표체불동척도적분할구역,가쾌속수출다척도분할결과。연구성과가응용우고분변솔요감도상면향대상분석、지물목표식별화신식제취。
Image segmentation is the critical step in object-based analysis of high-resolution remote sensing images.In this study,we examined the key steps of region merging method for remote sensing image segmentation.The following five aspects are involved.(1 )We construct a graph model,including the region adjacency graph and the nearest neighbor graph,to improve segmentation efficiency.(2)The features of region homogeneity,shape,and edges are integrated in the merging criterion to improve segmentation accuracy.(3)We present and compare three different region merging strategies,including the global-oriented,local-oriented and hybrid region merging.(4)A step-wise scale parameter strategy is proposed to set scale parameters,aiming at producing nested multiscale segmentations by local-oriented region merging methods.(5)We present a segment tree model to represent multiscale segments,which can be used to produce segmentations at different scale extremely fast without repeating the region merging procedure.The proposed methods are applicable for object-based image analysis,geographic object recognition,and information extraction from high spatial resolution remote sensing images.