杨泽楠 牛海鹏,2 黄 亮 王枭轩 刘 轲

(1.河南理工大学测绘与国土信息工程学院， 焦作 454005; 2.黄河流域耕地保护与城乡高质量发展研究中心， 焦作 454005;3.昆明理工大学国土资源工程学院， 昆明 650093； 4.云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心， 昆明 650093；5.四川省农业科学院遥感应用研究所， 成都 610066)

0 引言

为了将影像像元按照一定的标准分割成不同的连通区域，简化影像的表达形式，从复杂的影像信息中提取出简化的并且利于后续处理分析的有用信息[1-5]。目前提出了较多的影像分割算法，但由于高空间分辨率遥感影像中地物多样性引起的噪声、背景、信噪比和强度不均匀性等因素，使得采用传统分割方法完成复杂影像分割任务仍具有难度[6]。

近年来，研究的主要影像分割方法为基于边缘的分割、基于阈值的分割和基于区域的分割。基于边缘的分割可以表现不同物体边界的物理现象，作为影像后期加工的重要依据。国内外学者对其进行了相应的研究，文献[7-9]的方法对噪声都比较敏感，在检测边缘的同时很难较好地去除噪声，而且并不能准确检测出地物边缘。

基于阈值的分割可以根据地物灰度进行影像分割，该方法实现简单，对于不同类的物体灰度或其他特征值相差很大时，能有效地对影像进行分割。因此，选取合适的阈值是关键。国内外学者对阈值的选取进行了研究[10-12]，但受到噪声和影像灰度的影响，当灰度直方图没有明显的峰谷宽度时，图像灰度差不明显，灰度范围有较大重合，此方法的分割结果会受到很大影响，通常难以获得准确的分割结果。……