影像分割是面向对象影像分析中的重要步骤。为了提高高分辨率遥感影像(high-resolution remote sensing image,HRI)分割算法的性能,提出一种新的影像分割算法,包含种子确定、基于种子区域生长(seeded region growing,SRG)的过分割(advan...影像分割是面向对象影像分析中的重要步骤。为了提高高分辨率遥感影像(high-resolution remote sensing image,HRI)分割算法的性能,提出一种新的影像分割算法,包含种子确定、基于种子区域生长(seeded region growing,SRG)的过分割(advanced SRG,ASRG)和层次区域生长(hierarchical region growing,HRG)3个步骤。利用Gabor纹理特征定义纹理均匀性,将种子自动放置在HRI中同一纹理组成区域的中心位置;在SRG阶段,将HRI光谱信息与斑块形状信息相结合,提出了一种新的合并规则,以提高SRG过分割的精度与分割结果中各个斑块排列的紧凑性;在HRG阶段,提出了一种自适应的阈值,可以更好地保持多尺度分割的特性;在实验部分,采用3景HRI验证了上述方法。利用监督的影像分割评价方法定量评价了该方法的分割精度,并与另外2种主流的遥感影像分割算法进行了对比。结果表明,该方法可以得到令人满意的分割效果。展开更多
文摘影像分割是面向对象影像分析中的重要步骤。为了提高高分辨率遥感影像(high-resolution remote sensing image,HRI)分割算法的性能,提出一种新的影像分割算法,包含种子确定、基于种子区域生长(seeded region growing,SRG)的过分割(advanced SRG,ASRG)和层次区域生长(hierarchical region growing,HRG)3个步骤。利用Gabor纹理特征定义纹理均匀性,将种子自动放置在HRI中同一纹理组成区域的中心位置;在SRG阶段,将HRI光谱信息与斑块形状信息相结合,提出了一种新的合并规则,以提高SRG过分割的精度与分割结果中各个斑块排列的紧凑性;在HRG阶段,提出了一种自适应的阈值,可以更好地保持多尺度分割的特性;在实验部分,采用3景HRI验证了上述方法。利用监督的影像分割评价方法定量评价了该方法的分割精度,并与另外2种主流的遥感影像分割算法进行了对比。结果表明,该方法可以得到令人满意的分割效果。