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一种高分辨率遥感图像的场景粗分类方法，用于为遥感图像的目标识别提供上下文信息，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)图像初始分割首先对遥感图像进行二维离散小波分解，得到多组小波系数矩阵，再利用Laws算子对得到的小波系数矩阵进行平滑处理，得到表征图像每个像素点的特征数据；接着，采用模糊C均值聚类方法对所述特征数据进行类别划分，计算出隶属度矩阵和聚类中心点并保存数据；最后，采用最大化隶属度矩阵准则对遥感图像的每个像素点进行类别标记，由此得到初始分割结果；(2)上下文分类首先，将步骤(1)中得到的所述隶属度矩阵作为初始后验概率，再利用概率松弛迭代算法对每个像素8邻域内的中心点做概率更新，直至收敛，得到最终的后验概率；最后，根据最终的后验概率，采用最大化后验概率准则对图像的每个像素点进行类别标记，得到调整后的分割结果，即完成对图像的上下文分类；(3)区域融合以上下文分类所得到的分割图像作为输入，经过区域合并处理，得到一幅彩色图像，其中所包含RGB值的个数代表了合并之后的区域数总和；对上述彩色图像进行多灰度值标记，然后对标记后的图像建立邻接矩阵，并进行如下处理：1)首先计算各区域面积，若其面积小于设定的阈值，则将其列入待合并区域序列，否则不作处理；2)对于待合并区域序列中的孤立区域，将其合并至其邻接区域，迭代执行至不再存在孤立区域；对于待合并区域序列中的非孤立区域，分别计算各孤立区域与其所有相邻的区域之间的公共边界的长度，将其合并至拥有最长公共边界的那个邻接区域中去；经过上述处理即完成区域融合，得到融合后的分割图；(4)后处理对步骤(3)得到的分割图进行多灰度值标记，得到若干个连通区域，然后把每个连通区域映射到原始图像，得到对应位置上的局部原始图像，再利用特征来表征每个连通区域的属性，分别计算每个区域对应的局部原始图像的所述特征的 特征值，其中上述特征包括边缘密度、亮度均值、方差和能量；接着进行样本采集和样本特征计算处理，即选取能够代表不同地物特点的样本图像，计算上述各类特征的特征值，然后对采集的样本进行训练，得到区分不同地物的统计知识；最后，根据训练得到的统计知识，利用不同地物类型的边缘密度的差异性，把区域划分为水域和陆地，再利用灰度差异将区域上的不同地物区分开，实现场景分类。 |
