一种全色遥感图像分割方法

摘要

本发明提供一种全色遥感图像分割方法，包括对像素点建立高斯分布概率密度函数；从当前的欧氏空间映射到黎曼空间构建数据子流形；在参数子流形上随机选取与地物类别数相同数量的点，表征初始的图像分割结果；将当前计算的数据子流形上的点划分到测地线距离的最小值对应的参数子流形上的点所属的地物类别；计算各像素点的光谱测度的均值和方差；构建表征地物类别的高斯分布概率密度函数表征新的图像分割结果中的某地物类别；图像分割结果不再改变时当前参数子流形上的点表征最优图像分割结果。本发明在欧氏空间建模，映射到黎曼空间，结合测地线距离描述数据与类别的非相似性测度，有效克服欧氏空间影像分割引入过多约束条件的问题。

主权项

一种全色遥感图像分割方法，其特征在于，包括：步骤1、读取待分割全色遥感图像；步骤2、对待分割全色遥感图像的像素点建立高斯分布概率密度函数；步骤3、将高斯分布概率密度函数从当前的欧氏空间映射到黎曼空间，构建数据子流形；步骤4、设参数子流形上每一点表征待分割全色遥感图像中的一个地物类别，每个图像分割结果对应参数子流形上的若干点，所有可能的图像分割结果构成黎曼空间的参数子流形；在参数子流形上随机选取与地物类别数相同数量的点，表征初始的图像分割结果；步骤5、计算数据子流形上的点距参数子流形上各点的测地线距离，将当前计算的数据子流形上的点划分到测地线距离的最小值对应的参数子流形上的点所属的地物类别，即获得图像分割结果；步骤6、根据当前各地物类别所包含的数据子流形上的点，计算地物类别中各像素点的光谱测度的均值和方差；步骤7、根据计算出的均值和方差构建表征地物类别的高斯分布概率密度函数，并代替当前参数子流形上的点表征新的图像分割结果中的某一地物类别；步骤8、若图像分割结果不再改变，则当前参数子流形上的点表征数据子流形上点的最优图像分割结果，即得到图像分割结果，否则返回步骤5。