极地冰盖边缘区域浮冰自动提取技术

摘要

本发明提出了一种基于对象的图像分割的浮冰自动提取方法，属于遥感图像自动分割、分类技术领域。该方在传统的区域增长法的图像分割的基础上，结合目标的光谱、结构、形状、邻域等特征，能够得到较理想的分割结果。并建立一种适用于南极冰盖边缘的浮冰提取的算法，通过目标组合以及小面积浮冰提取等后处理过程，解决了图像分割过程中的过度分割和分割不足的问题。提取的整个过程主要包括：基于区域增长法的图像分割，面向对象的区域合并，小面积浮冰目标识别及边缘检测，目标分类与对象提取四个部分。实验结果表明本方法能够得到良好的效果。一方面提高了浮冰的提取精度，另一方面又利用面向对象的思想，可以校准确的得到单个浮冰的具体信息。

主权项

一种浮冰提取的方法，其特征在于，包括以下步骤：    基于对象的图像分割；    通过邻域搜索算法合并过度分割；    分类与目标提取；    小面积浮冰提取与边缘优化；    其中，基于对象的图像分割包含以下步骤：    根据分割的初始阈值，对所有像素的8邻域像素进行分割判断，计算它们之间的异质特性，合并有相同异质特性的像素；这一步的分割等同于传统的区域增长法；分割结束后，得到初始的图斑集合；其中，通过邻域搜索算法合并过度分割包含以下步骤：步骤一，通过邻域搜索算法，得到每一个图斑的邻域集合；    步骤二，把图斑集合中任意一个图斑当成一个整体，并随机逐次计算所述任意图斑与其邻域集合中的图斑的异质特性，如果所述任意图斑与所述任意图斑的邻域集合中的图斑有相同的异质特性，合并所述任意图斑与所述任意图斑的邻域集合中的图斑；否则继续取邻域图斑集合中的下一个图斑；    步骤三，根据合并结果更新集合，同时更新对应于集合中每个图斑的邻域集合，计算当前阈值，如果当前的阈值在阈值范围内，则返回步骤二，继续分割过程，否则，该过程结束。