[发明专利]具有边界保持特性的遥感图像多尺度分割方法

权利要求书

1.提供一种针对遥感图像，特别是高空间分辨率遥感图像具有边界保持特性的多尺度图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：

A对输入的遥感图像提取分割波段；

B设计正交滤波器，构造多方向多尺度滤波器组，对分割波段滤波后计算图像局部能量图；

C简化图像局部能量图以此作为分水岭分割的输入图像；

D对图像的局部能量图进行分水岭分割，形成初始分割结果；

E对初始分割结果进行矢量化，形成初始分割结果矢量图层；

F扫描分割结果矢量图层，构建图；

G依据图论中的最小生成树算法图合并，形成新尺度分割结果的矢量图层，在此过程中，构建该尺度的区域结构；

H设置迭代次数，通过执行步骤F和步骤G进行迭代合并，产生多个尺度分割结果矢量图层，同时形成多尺度分割结果的区域层次结构。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤A中所述的分割波段的提取方法，对于遥感的全色图像，直接取该波段；对于多光谱图像，选取其中一个波段或波段组合结果作为分割波段，或可在光谱变换后的分量上进行分割，如主成分变换后的第一分量或第二分量上进行分割。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于步骤B中所述的正交滤波器包含一个均值为零的偶对称的滤波器和一个奇对称的滤波器，两个滤波器的L²范数相等而且正交。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤B中所述的图像局部能量图，是指利用多方向多尺正交滤波器组进行图像滤波后求得的。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤C中所述的简化图像局部能量图的方法，是对局部能量图去除掉小的能量值得到的。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤E中矢量化指对初始分割结果中的区域边界以矢量多边形方式表示。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤F中的图的构建以初始分割的区域为图的顶点，有邻接关系的区域形成图的边，邻接区域间的特征差异表示为图中连接两个顶点的边的权值。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于邻接区域间的特征差异是通过邻接区域的光谱均值差异、纹理差异、邻接区域公共边界的平均边界强度定义的。

9.根据权利要求1所述的步骤G中依据图论中的最小生成树算法的图合并，其特征是在最小树生成的过程中加入边权值的阈值控制，使得最小树的生成会在中间被打断，成为若干个树，树的个数表示合并后区域的个数，树中的顶点表示合并的区域。

10.根据权利要求1所述的步骤G中使用的最小生成树算法包括Boruvka、Kruskal、Prim三种算法。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤H中所述的区域层次结构包含着不同尺度间区域合并的父子关系，其中每个层的结构中包含该层所含的树队列，每个区域结构中包括该层所含的树的序号，每个树中的顶点(子区域)队列、树的父节点区域及树中的边。

12.根据权利要求1所述的方法，步骤H中所述的迭代合并过程是指每一迭代前都要对上一次区域合并的结果构建新的图，然后按照步骤G进行图合并，并将每一次迭代合并后的结果再次生成图，并作为下一次区域合并的输入。

13.根据权利要求1所述的方法，形成多尺度分割结果的区域层次结构，其特征在于该层次结构具有以下特点：不同层次间的分割区域构成了多尺度分割层次结构；上、下层分割区域的边界是一致的；一层的单个区域由它下层所有子区域的总和来表示，每一层又是以它的下一层为基础建立的；不同层的分割区域有合并前后的父子关系。