李维良，王红平，范 鹏

（中国地质大学（武汉）信息工程学院，湖北武汉 430074）

一、引 言

在遥感信息计算体系中，作为高空间分辨率遥感影像信息提取与目标识别的前提和基础，多尺度影像分割方法是实现从数据到信息对象化提取的过渡环节和关键步骤，具有十分重要的地位［1］。但作为一种计算密集型算法，其存在计算时间较长、整体效率较低的问题。针对算法改进可以从计算机实现角度来进行，如将影像数据划分为若干数据分块进行数据并行化处理。在并行分割算法实现过程中，不管是采用均匀数据划分方法，还是不均匀数据划分方法［2-3］，合并分割结果时都会无法避免地产生“缝合线”［4］，使得分割结果不可靠。

针对这一问题，国内外已有一些研究。胡晓东等在并行分割结束后将分隔线与其两侧分割块轮廓的交点分为在分隔线交汇的a类交点与不在分隔线交汇的b类交点。两个相邻的a类交点间的线段称为A类线，其他为B类线段。对A类线两侧的分割块进行合并，对B类线两侧的分割块进行次分割，以此来消除分隔线对结果的影响［5］，但分隔线两侧的分割对象受影像内容的影响，大小具有不确定性。因此，分隔线消除过程对分割过程运行效率产生的影响也无法准确地估算，且直接合并A类线两侧的分割块，在某些情况下也显得主观因素过重，值得商榷，因为分隔线两侧接边能够很好衔接的分割对象在现实中不属于同一影像对象的情况是可能存在的。……