文档介绍：Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the
Degree for the Master of Engineering
object-oriented multi-scale Segmentation of high
resolution image
Candidate : HeHongyuan
Major: Communication and Information System
Supervisor : Prof. Tian Yan
Huazhong University of Science and Technology
Wuhan 430074, P. R. China
February, 2013
独创性声明
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日期: 年月日
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日期: 年月日日期: 年月日
华中科技大学硕士学位论文
摘要
近年来,随着卫星遥感技术的快速发展,高分辨率遥感影像已经被广泛地应用到国
民生活的诸多方面,极大促进了社会与经济的发展,人们对高分影像的应用需求也在
不断地加强。但是传统的面向像素的单一尺度图像分割技术,由于没有利用高分辨率
影像的丰富的空间信息以及尺度因素对地物分割的影响,影像分割效果不甚理想,已
经不能满足实际的应用的需求。面向对象的多尺度分割技术,可以结合不同地物的空
间特征,在不同尺度下对不同地物进行分割,实现不同地物的最优分割。因此,研究
面向对象的多尺度分割方法可以改善地物的分割精度,提高高分辨率遥感影像的应用
水平。
本文首先对目前遥感图像分割领域的常见分割方法进行了综述,并分析这些算法在
高分辨率影像处理过程中存在的不足,提出了一种基于多尺度思想的分割方法。
其次,论述了基于测地学的分水岭算法的原理与数学模型,并根据应用背景针对分
水岭算法过分割严重的问题进行了改进。通过寻找局部极小区域进行,并对极小区域
进行面积约束,以便在减少过分割的前提下,保证面向像素的分割精度。大量的数据
试验验证了所提方法在高分辨率影像分割中的可行性,这为后续研究图像多尺度分割
奠定了基础。
最后,在面向像素分割基础上,本文提出了一种基于局部异质性最小的区域合并的
面向对象的分割方法。在该方法中考虑了光谱信息和几何结构信息,使分割结构更具
实际意义。同时考虑到遥感观测过程中的多尺度现象,本文提出了一种自动确定各类
别最优尺度的方法,通过实际高分辨率影像进行测试,实验结果验证了该方法的有效
性。
关键词: 高分辨影像分割面向对象异质性多尺度
I
华中科技大学硕士学位论文
Abstract
Recently , With the development of satellite remote sensing technology, the high
resolution remote sensing image has been widely applied to many aspects of national life.
The technology of traditional image segmenting which is based on single scale has not been
able to meet the needs of the application. High resolution images have the rich spatial
information and multiscale appearance .Them affect the result of segmenting obviously.
Traditional