一种改进的遥感图像多尺度分割方法

该文提出一种基于区域合并的遥感图像多尺度分割方法,此方法综合利用遥感图像的光谱特征和形状特征信息来描述区域对象的特性,并在此基础上给出两个相邻区域的合并代价,通过不同阈值对合并代价进行限制,以得到不同尺度大小的分割结果。为提高遥感图像分割的效率,使用分块策略对初始区域邻接图进行划分。实验证明,这种改进的多尺度分割方法遥感图像分割精度较好,同时效率有了较大的提高。

基于多核计算机的遥感影像多尺度分割

多尺度分割作为一种成熟的影像分割方法,在遥感影像信息提取中得到广泛应用,但算法整体效率较低。利用多核计算机实现了基于数据并行的遥感影像多尺度分割。传统的影像IO(In-put and Output)方法在影像数据量较大的情况下无法满足多核计算机并行处理的需要,设计了一种新的影像IO策略消除了这种缺陷;此外,在遥感影像多尺度并行分割的过程中,普遍存在分割结果无法直接进行合并的问题,利用对特定区域重分割的方法在保证效率的前提下解决了这个问题。结果表明:针对各种数据量与尺寸的遥感影像,并行分割效率有了较大提升,并且分割算法具备了处理大数据量影像的能力,极大地增强了通用性。利用多核计算机提升影像分割效率取得了显著成效。