参考1维光谱差异的区域生长种子点选取方法

被引:22
作者
李修霞 [1 ]
荆林海 [1 ]
李慧 [1 ]
唐韵玮 [1 ]
戈文艳 [2 ]
机构
[1] 中国科学院遥感与数字地球研究所
[2] 中国地质大学(北京)
关键词
遥感; 面向对象图像分析; 图像分割; 种子区域生长; 种子点提取; 1维光谱差异;
D O I
暂无
中图分类号
TP751 [图像处理方法];
学科分类号
080201 [机械制造及其自动化];
摘要
目的区域生长法是遥感影像分割中常用的算法,该算法首先选取适当的像元作为生长的起始点(种子点)。现有的种子点选取方法存在种子点数目较多、效率低以及地物细节种子点不足等问题。针对种子点选取存在的问题,提出一种基于1维光谱差异的区域生长种子点的选取方法。方法首先计算像元间1维(水平、竖直)方向上的光谱差异,然后选取光谱差异的局部极小值作为种子点,最后对种子点进行优选,得到区域生长的起点。结果应用本文方法选取种子点,对高分辨率的IKONOS遥感影像进行了区域生长。将实验结果与分形网络演化方法及Kernel Graph Cuts方法的分割结果进行了目视对比,并且分别计算了3种方法所得分割结果的基元内部同质性和基元间相关性的评价指数。目视比较的结果表明,本文的种子点选取方法能够为区域生长提供具有代表性的种子点,得到了精细的分割结果。在定量评价上,本文方法也表现出了数值优势,各波段分割质量指数均提高15%以上。结论提出的种子点选取方法能够为高分辨率遥感图像的区域生长分割提供具有代表性的种子点,产生精细的分割图像,对于地物细节有良好的分割效果,具有较高的实用价值。
引用
收藏
页码:1256 / 1264
页数:9
相关论文
共 12 条
[1]
基于区域生长的多尺度遥感图像分割算法 [J].
陈忠 ;
赵忠明 .
计算机工程与应用 , 2005, (35) :7-9
[2]
光谱角制图模型的误差源分析与改进算法 [J].
唐宏 ;
杜培军 ;
方涛 ;
施鹏飞 .
光谱学与光谱分析, 2005, (08) :1180-1183
[3]
A new segmentation method for very high resolution imagery using spectral and morphological information.[J].Jing Liu;Peijun Li;Xue Wang.ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing.2015,
[4]
A multispectral image segmentation approach for object-based image classification of high resolution satellite imagery [J].
Byun, Young Gi ;
Han, You Kyung ;
Chae, Tae Byeong .
KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING, 2013, 17 (02) :486-497
[5]
Object- and pixel-based analysis for mapping crops and their agro-environmental associated measures using QuickBird imagery [J].
Luisa Castillejo-Gonzalez, Isabel ;
Lopez-Granados, Francisca ;
Garcia-Ferrer, Alfonso ;
Manuel Pena-Barragan, Jose ;
Jurado-Exposito, Montserrat ;
Sanchez de la Orden, Manuel ;
Gonzalez-Audicana, Maria .
COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, 2009, 68 (02) :207-215
[6]
Efficient edge-preserving algorithm for color contrast enhancement with application to color image segmentation [J].
Chung, Kuo-Liang ;
Yang, Wei-Jen ;
Yan, Wen-Ming .
JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION, 2008, 19 (05) :299-310
[7]
Image segmentation evaluation: A survey of unsupervised methods.[J].Hui Zhang;Jason E. Fritts;Sally A. Goldman.Computer Vision and Image Understanding.2007, 2
[8]
Parameter selection for region-growing image segmentation algorithms using spatial autocorrelation [J].
Espindola, G. M. ;
Camara, G. ;
Reis, I. A. ;
Bins, L. S. ;
Monteiro, A. M. .
INTERNATIONAL JOURNAL OF REMOTE SENSING, 2006, 27 (14) :3035-3040
[9]
Seeded region growing: an extensive and comparative study.[J].Jianping Fan;Guihua Zeng;Mathurin Body;Mohand-Said Hacid.Pattern Recognition Letters.2004, 8
[10]
Multi-resolution; object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for GIS-ready information.[J].Ursula C. Benz;Peter Hofmann;Gregor Willhauck;Iris Lingenfelder;Markus Heynen.ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing.2003, 3