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——R粀—图像多尺度边缘检测及图像多尺度分割研究朱俊杰,杜小平,范湘涛,郭华东—诠馄区域卣鞯亩喑叨确指罘椒贑算子的边缘检测方法尺度是研究客体的空间维和时间维,也可以指某一现象或过程在空间和时间上所涉及的范围和发生频率,标志着对所研究对象的细节了解水平地物具有光谱蛱卣、边缘、形状、纹理、上下文、时间、空间和尺度等多种特征煌叨认碌物的特征也不相同。因为尺度特征是地物的基本特征之一,进行遥感图像信息提取时,尺度特征也成为一个考虑的重要因子,因此,融入尺度特性的图像分割受到了关注。戎赋鼋窈笸枷穹指钛芯康重点之一是集成多种算法与多种特征以提高分割结果,其中多尺度特征就是一类很重要的特征遥感图像分割方法研究已经不限于单一尺度下的分割方法,多尺度特征的遥感图像分割研究成为一项重要的研究内容,但目前融合地物的边缘与区域特征的图像多尺度分割研究较少:等对自然场景图像进行了相关研究琓壤谜庵址椒对医学图像进行了分割琇等进行了先区域分割、再边缘检测的图像多尺度分割研究,谭玉敏等探讨了边缘不具备多尺度特征、而区域具有多尺度特征的图像分割方法<诖耍疚难芯慷喑叨边缘约束多尺度区域的图像分割。基于区域的多尺度分割方法的基本流程就是在区域特征基础上,先生成一个小尺度的分割结果,再对小尺度的分割层依据某种区域相似度进行聚合,得到更大尺度的分割层。这类方法有多种,最典型指罘╗、多尺度的、线性尺度空间的块特征检测法、多尺度的分水岭分割方法取椒ㄊ且恢钟判愕耐枷穹治鏊惴ǎ由等于年提出,后经隽:定义一族核函数,设定一个权重系数,从而将惴ㄓτ糜谕枷衿交屯枷穹指睿得了不错的效果,从而开启了惴ㄔ图像处理和视频分析等领域的研究热潮。扩展的阕游#其中:表示单位核函数,硼硎救ㄖ睾表示小窗口内的像素个数。边缘是指图像中亮度变化显著的区域,该区域的灰度剖面通常是脊形边缘、过渡型边缘和阶跃型边缘。图像的边缘集中了图像的大部分信息,边缘检测主要是对图像灰度变化的度量、检测和定位。诸多的边缘检测算子中,阕又两袢员蝗衔J潜缘检测的最优算法,它定义了边缘检测的霰咴判断准则信噪比准则:信噪比越高,边缘检测质量越好。其中:厂B瞬ㄆ鞯穆龀逑煊Γ珿1咴担琻的就是软件所采用的分形网络进化方法褂卸喑叨鹊膍图割法推广扩展了氖视梅段В恢驝等收稿日期:恍藁厝掌冢咱第卷第年地理与地理信息科学摘要:提出了一种改变兄档耐枷穸喑叨缺咴导觳夥椒ǎ梅椒ㄓ行П3至吮咴滴恢镁ǘ龋煌叨认碌谋缘之间不存在位移;利用多尺度边缘特征与多尺度光谱特征,实现了融合两种特征的图像多尺度分割,能够有效降低过分割和欠分割现象,使得分割结果更忠实于原地物。关键词:边缘特征;光谱特征;多尺度特征;图像分割中图分类号:文献标识码:文章编号:痙泄蒲г菏值厍蛑氐闶笛槭遥泄蒲г阂8杏胧值厍蜓芯克本∑—。基金项目:国家自然科学基金项目作者简介:朱俊杰,男。博士,副研究员,主要研究方向为图像处理与分析。猺:垦...:增
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以胪鵠璳“。弧<呜R蛔唬凰啃廷‰。一。一㈣多尺度边缘与区域特征的图像多尺度分割算法诤隙喑叨缺咴涤肭蛱卣鞯耐枷穸喑叨分割实验定位精度准则:比值越大,边缘定位精度越高。‰厂单边相应准则:单边缘只有一个响应。其中:厂硎玖礁鱿嗔谧畲笾抵涞木嗬耄琸为其计算公式为:尺度理论中将滤波器的标准差称为滤波器的尺度,用不同标准差的高斯滤波器检测边缘,能得