基于改进标记分水岭的高分辨率遥感影像海岸水边线提取方法

利用遥感技术快速提取海岸线是一种重要的技术手段,针对传统分水岭算法在高分辨率多光谱卫星数据处理中存在的过分割和抗干扰能力差的问题,本文提出了一种基于扩展极值变换标记分水岭的算法。首先通过形态学重建、扩展极值变换等方法建立前景和背景标记,初步抑制灰度极小值和极大值区域,然后依据这两类标记对梯度图像进行修正,进而进行分水岭变换,提取岛屿水边线。以南海典型海岛为研究区域,利用2017年GF-2卫星数据对本文提出的方法进行验证和精度评价,研究结果表明:改进的分水岭算法对GF-2数据的人工岸线提取质量在1个像素(4 m)之内高于90%,沙质岸线提取质量在1.5个像素(6 m)之内高于90%,可以用于高分辨率多光谱影像的分割和海岛水边线的提取。

基于形态学区域深度信息的视网膜图像分割

针对视网膜图像中因复杂的脉管结构、光照不均等因素造成由一般的阈值处理方法难以准确分割病灶区域的问题,提出了一种基于修改形态学区域深度信息的视网膜图像分割方法。该方法基于形态学中的区域极值概念。从区域极值的特征分析入手来修改极值区域,最后进行扩展的H-极小值变换实现图像的区域分割。实验结果表明,该方法能同时解决过分割和欠分割问题,在准确率和检全率上都得到了满意的病灶分割效果。