一种综合MRF和贝叶斯网络的遥感影像区域分割方法

摘要

本发明公开了一种综合MRF和贝叶斯网络的遥感影像区域分割方法，主要用以解决传统MRF方法不能有效的描述有向信息的问题。先对遥感影像进行过分割，然后把从影像中所提取到区域、边界、顶点、语义特征及特征之间的关系分成无向与有向两种形式，再用典型的无向图模型——MRF对邻域像素标号的空间相互影响等无向关系进行建模，利用BN对边界的两边一般不属于同类、顶点是二条或多条边界的交叉点等有向关系进行建模，以克服单层MRF不便描述有向关系的缺点，最后借鉴气象领域中数据同化的思想综合MRF与BN，从而改善分割效果。本发明获取的分割结果具有较好的精度和区域一致性，可用于高分辨率遥感影像的分割。

主权项

一种综合MRF和贝叶斯网络的遥感影像区域分割方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)使用均值漂移Meanshift、几何流Geometric‑flow和分水岭变换算法对影像进行过分割，将影像分割成同质小区域；(2)计算过分割所获得的各个区域的光谱、纹理及空间特征；(3)使用束波变换Beamlet transform、Canny算子检测影像中的边界，提取边界的长度、方向的特征；根据边界交叉情况提取顶点的位置、类型的特征；(4)把从影像中所提取到区域、边界、顶点、语义特征及特征之间的关系分成无向与有向两种形式；其中，无向关系是相邻像素点的相互影响的特征；有向关系是相邻像素点的呈单向作用的特征；(5)利用MRF和BN分别对无向关系和有向关系进行建模；(6)仿照数据同化系统综合其模型算子与观测算子的思想，来综合MRF与BN两者的技术改善分割效果。