结合光谱和纹理的高分辨率遥感图像分水岭分割

针对遥感图像分割时仅利用光谱信息容易造成过分割和边缘定位不准的问题,提出一种结合光谱强度和纹理信息的遥感图像分水岭分割算法。首先分别提取图像的光谱梯度和纹理梯度,提出一种改进双边滤波模型,滤除图像中的噪声的周时,采用了一种局部的平滑尺度,能够有效消除纹理信息,借助于滤波算法,分别对原图像和Gabor纹理特征图像进行平滑处理,利用边缘检测算子得到光谱梯度和纹理梯度。最后利用形态学膨胀方法进行融合融合,使用分水岭变换对图像分割。用三幅高分辨率彩色遥感图像数据进行实验,并与JSEG（Joint Systems Engineering Group）和多分辨率分割方法进行比较,结果表明该方法具有较高的边界定位准确性,同时降低了过分割和欠分割现象。     

遥感图像的异质性测度分割效果评价

针对高分辨率遥感图像分割结果的评价问题,提出一种基于异质性测度的非监督分割评价方法。首先,通过全局方差和加权Moran指数分别表示对象内异质性和对象间异质性,并利用二者归一化后的和式来对整体分割结果进行评价。其次,为了进行局部分割结果评价,提出一种基于对象方差和局部Geary指数的异质性测度。最后,利用多分辨率分割方法对遥感图像进行分割,并利用提出的方法进行分割评价。实验结果表明,提出的方法能够对不同分割尺度结果进行有效评价,同时可以对过分割区域和欠分割区域进行判断。