一种基于邻域数组的区域合并新方法

针对图像分割中的过分割问题,该文提出了一种区域合并方法。该方法在区域合并时采用邻域数组的数据结构来维护区域间的邻接关系,该数据结构相对传统的邻接图具有更高的效率。为了能够综合利用分割对象的各种特征,兼顾区域合并的精度与效率,将合并过程分为两个步骤进行:第一步以区域面积阈值作为合并终止条件,在合并准则中只考虑灰度信息;第二步将灰度阈值作为合并终止条件,并在合并准则中加入了纹理信息。实验结果表明,该方法能够对初分割图像进行高效且精确的合并。

融合高程信息的低空遥感影像SLIC分割和区域合并方法

针对SLIC分割算法在进行遥感影像分割时未考虑高程信息,导致某些地物分割效果欠佳的问题,本文提出了融合高程信息的遥感影像SLIC超像素分割与基于高程分级的双阈值区域合并方法。首先,在初始聚类分割阈值中引入高程信息,以获得对光谱梯度和高程梯度都具有一定依赖性的初始分割结果;然后,在预分割的基础上采用邻域数组的数据结构,将不同区域的光谱信息加权结合高程信息建立相似性度量;最后,设置分级的高程阈值,根据不同的区域间高差设置不同的合并阈值权重进行区域合并。利用融合高程信息的低空遥感影像数据及国际摄影测量与遥感协会提供的数据集进行所提方法验证,结果表明,在基于光谱信息的超像素分割与区域合并方法中引入高程信息,取得了良好的分割结果。

基于K-T变换的测绘地理信息空间特征提取方法

为实现各种地物更加精准的空间特征提取,设计一种基于K-T变换的测绘地理信息空间特征提取方法,通过形态学梯度实施测绘影像的V-S分水岭变换,获取初分割对象,通过邻域数组实施区域合并,得到最终的测绘影像分割结果。通过K-T变换,依据测绘影像中植被、土壤等的信息分布规律,对测绘影像分割结果实施经验线性变换,获取湿度、绿度、亮度分量数据。通过半变差函数构建测绘地理信息空间特征模型。通过不同属性的一系列形态学滤波器实施地物空间特征模型的滤波处理,提取模型结构信息,通过对不同属性对应滤波结果实施叠加综合处理,获取测绘地理信息空间特征。为测试设计方法的性能,采用三个实验数据集展开测试。测试结果显示:设计方法的丰度图角度较低,端元光谱角度也较低,说明设计方法具备良好的空间特征提取性能,实用性很强。