[发明专利]基于灰度共生矩阵的多波段高分辨率遥感影像分割方法

摘要

本发明公开一种基于灰度共生矩阵的多波段高分辨率遥感影像分割方法，在基于灰度共生矩阵的纹理影像中采用降水分水岭变换单独分割每个波段影像，进而对各波段分割结果进行叠加。最后，提出了一种的基于多波段光谱信息的区域合并策略合并过分割结果中的碎片区域，最终实现影像分割。本发明分别对高分辨率ALOS和SPOT 5影像进行了实验，并与传统基于局域同质性梯度的分割方法进行了比较。实验结果表明，本发明能够准确定位对象的边缘，有效克服过分割及欠分割现象，具有更高的分割精度与稳定性。

主权项

一种基于灰度共生矩阵的多波段高分辨率遥感影像分割方法，其特征在于，主要分为三个步骤：波段影像纹理影像特征提取；降水分水岭分割；分割结果叠加与区域合并；1），波段影像纹理影像特征提取对每个波段影像单独进行分割，采用灰度共生矩阵方法提取遥感影像的多个纹理特征，计算各个波段的纹理影像：根据图像大小，选择尺寸为N×N像素的滑动窗口来计算灰度共生矩阵，计算灰度共生矩阵的熵、角二阶矩、对比度和一致性四个特征值，作为新的特征矩阵的窗口中心像元；移动纹理窗口，重复上述步骤，直到遍历整个影像，可以得到四个新的纹理矩阵；将得到的四个方向的纹理矩阵取平均值，获得最终的纹理特征矩阵，即纹理影像；2），降水分水岭分割基于所提取的纹理图像，采用降水分水岭变换方法对每个波段影像分割进行分割；3），分割结果叠加与区域合并将多波段影像中的分割结果中的边界进行叠加，从而将原始影像过分割为大量碎片区域，在此基础上对这些区域进行区域合并，获得最终的分割结果。