基于硬边界约束与两阶段合并的遥感图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于硬边界约束与两阶段合并的遥感图像分割方法。其主要步骤为：首先进行边缘约束的分水岭分割与边缘分配以获得亚基元；而后进行边缘约束的层次亚基元合并，使得亚基元在边缘控制下进行极限增长，得到所谓初始基元集合；在此基础上，舍弃边缘约束，进行第二次基元层次合并得到最终分割结果。在两步合并过程中，设计了可重复合并的基元合并策略以加快合并过程。相比eCognition软件的分型网络演化分割方法（FractalNetEvolutionApproach,FNEA）,本发明的方法具有如下优点：1）基元的边缘位置精度高；2）误分割率略小，过分割率则显著下降；3）对尺度参数的依赖程度低。

主权项

基于硬边界约束与两阶段合并的遥感图像分割方法，包括如下步骤：（1）对于一幅多光谱遥感图像进行边缘约束的分水岭分割与边缘分配，获得亚基元；（2）进行边缘约束的层次化亚基元合并，直到所有基元的合并代价均超过一个较大的合并阈值，使得亚基元在边缘控制下进行极限增长，得到初始基元集合；（3）在步骤（2）的基础上，舍弃边缘约束，用一个较小的合并阈值进行第二次层次化亚基元合并，直到所有基元的合并代价均超过此较小的合并阈值，得到最终分割结果完成图像分割过程。