唐羊洋　叶华平

(后勤工程学院后勤信息与军事物流工程系　重庆　401311)



一种改进的面向对象最优分割尺度模型*

唐羊洋叶华平

(后勤工程学院后勤信息与军事物流工程系重庆401311)

摘要面向对象的影像提取技术中,分割尺度的选择是一个关键问题。论文在前人研究的基础上,以对象内部的灰度标准差表示对象内部的同质性,以对象与邻域平均差分的绝对值来表示对象间的异质性,并综合考虑了对象与目标地物在形状和光谱上的一致性,提出了一种最优分割尺度计算模型。结果表明,此模型能快速得到最优分割尺度,提高了建筑物提取精度。

关键词建筑物; 分割; 最优尺度

Class NumberTP391.4

1引言

近年来,为解决人们对于遥感信息的认识和利用程度远远落后于遥感信息的获取速度这一主要问题,利用高分辨率遥感影像实现地物信息的快速提取是目前的研究热点。面向对象以其符合人类视觉特点的优势脱颖而出,与传统的基于像素的方法不同,面向对象是基于影像分割得到的影像对象进行信息的提取,其关键步骤有两个:多尺度分割和影像信息提取。可以说影像对象的质量好坏直接影响后续信息分类提取的精度[1],而多尺度分割又涉及光谱异质性、形状异质性(形状参数又包括光滑度和紧致度)和分割尺度等参数[2],其中分割尺度决定了分割得到的影像大小及影像与地物的一致性程度,是得到高质量的影像对象的关键参数。

目前,最优尺度选取的方法主要有以下几种: 1) 人工多次设置尺度参数[3～5],不断尝试选取最优尺度。……