[发明专利]一种遥感影像欠分割对象自动识别方法

权利要求书

1.一种遥感影像欠分割对象识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤a.对图像进行数据降维获取分割对象；

步骤b.将所述分割对象的像元值进行聚类；

步骤c.根据聚类计算所述分割对象的混杂度指标；

步骤d.根据所述混杂度指标在所述分割对象中识别欠分割对象。

2.如权利要求1所述的遥感影像欠分割对象识别方法，其特征在于，所述步骤a包括：

a1.通过主成分变换压缩所述图像得到待处理的波段与分割对象信息；

a2.根据所述分割对象信息分割所述图像；

a3.筛选分割后的图像得到分割对象。

3.如权利要求1所述的遥感影像欠分割对象识别方法，其特征在于，所述步骤b包括：

b1.确定所述分割对象的像元值的初始聚类中心C1，C2；

b2.对所述初始聚类中心进行Kmeans聚类，得到类别U1与类别U2。

4.如权利要求3所述的遥感影像欠分割对象识别方法，其特征在于，所述初始聚类中心如下式表示：

C1=(x‾1+s1,x‾2+s2,x‾3+,s3...),C2=(x‾1-s1,x‾2-s2,x‾3-s3,...);]]>

其中，x‾b=1nΣi=1nxbi,b=1,2,···k;sb=Σi=1n(xbi-x‾b)2,b=1,2,···k;]]>

式中，C1与C2表示初始聚类中心，k表示主成分层数，n为分割对象的像元数，x_bi表示第b主成分层的第i个像元的光谱值，表示第b主成分层所有像元的平均光谱值，s_b表示表示第b主成分层的像元值的标准差。