[发明专利]高分辨率遥感影像快速分割方法有效
| 申请号： | 201610112981.8 | 申请日： | 2016-02-29 |
| 公开（公告）号： | CN105574887B | 公开（公告）日： | 2019-08-02 |
| 发明（设计）人： | 王薇;范一大;刘庆杰;汤童;张秦川 | 申请（专利权）人： | 民政部国家减灾中心;北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/155 | 分类号： | G06T7/155;G06T7/187 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 曹寒梅;肖冰滨 |
| 地址： | 100124*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像处理领域，公开了一种高分辨率遥感影像快速分割方法，该方法包括：步骤S1、读取高分辨率遥感影像；步骤S2、计算所读取的高分辨率遥感影像的多波段形态学梯度，从而得到由所述多波段形态学梯度构成的多波段形态学梯度图像；步骤S3、对所述多波段形态学梯度图像进行形态学重建，以得到形态学重建后的梯度图像；步骤S4、对形态学重建后的梯度图像进行分水岭分割以得到分水岭分割后的图像；以及步骤S5、对分水岭分割后的图像进行区域合并。本发明能够快速分割具有海量数据的遥感影像，并能够有效地减小过分割。 | ||
| 搜索关键词： | 高分辨率 遥感 影像 快速 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种高分辨率遥感影像快速分割方法，该方法包括：步骤S1、读取高分辨率遥感影像；步骤S1‑1、基于所读取的高分辨率遥感影像的长、宽和波段数来估算对该遥感影像进行快速分割所需的内存数值，并将所估算的运行所需的内存数值与预设内存值进行比较；步骤S1‑2、若所读取的高分辨率遥感影像的数据大小大于所述预设内存值，则依据缓冲区对所读取的高分辨率遥感影像进行数据分块分割，其中经数据分块分割后的各块高分辨率遥感影像在接近分块的边界处存在冗余，且经所数据分块分割的相邻两块高分辨率遥感影像具有重合部分；以及对多块所述高分辨率遥感影像下的每一者分别执行以下操作：步骤S2、计算所读取的高分辨率遥感影像的多波段形态学梯度，从而得到由所述多波段形态学梯度构成的多波段形态学梯度图像；步骤S3、对所述多波段形态学梯度图像进行形态学重建，以得到形态学重建后的梯度图像；步骤S4、对形态学重建后的梯度图像进行分水岭分割以得到分水岭分割后的图像；以及步骤S5、对分水岭分割后的图像进行区域合并，包括：步骤S51、构建区域邻接图，步骤S52、通过以下方式来计算相邻两个区域之间的区域间光谱均值异质度：d＝||pi‑pj||其中，pi、pj分别为区域i、j的区域光谱平均值向量，求取pi、pj的差的二范数即可得到区域间光谱均值异质度d，步骤S53、将所计算的区域间光谱均值异质度与预设区域间光谱均值异质度阈值进行比较，步骤S54、将所计算区域间光谱均值异质度小于所述预设区域间光谱均值异质度阈值的两个相邻区域进行合并，并强制合并几何尺寸小于预设几何尺寸阈值的相邻区域，步骤S55、将所述预设区域间光谱均值异质度阈值增加预设异质度步长，并返回步骤S51；步骤S6、对所述缓冲区进行合并以及调整合并后的缓冲区的标注，以消除对应所述数据分块分割的分割线，其中经分割的所述数据分块包括上数据分块和下数据分块，在这些数据分块的缓冲区中都有且仅有4种可能的分割区域：A类区域邻接数据分块的上边界、B类区域邻接数据分块的下边界、C类区域不邻接数据分块的边界、D类区域与数据分块的上下边界均邻接，具体的缓冲区标注过程包括：对所述上数据分块的缓冲区中的A类区域、D类区域设置掩膜并记录对应像素的标注；对所述下数据分块的缓冲区中的B类区域、D类区域设置掩膜并记录对应像素的标注；以及基于掩膜内的A类区域、B类区域、D类区域以及掩膜外的C类区域，生成最终缓冲区内的分割结果。
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- 孔月萍;雷红涛;刘大维;翟亚婷;万晨;谢心谦;张璋;路婷婷;聂文 - 西安建筑科技大学
- 2015-05-04 - 2017-10-31 - G06T7/155
- 本发明公开了一种基于高斯尺度空间的山脉线提取方法，其步骤为1.以高斯核函数对规则格网数字高程模型数据做多尺度分解表达；2.从分解后的各尺度数据中提取山脊线；3.融合各尺度山脊线，标记出初选山脉特征点；4.设定高程阈值对初选山脉特征点作进一步筛选；5.细化连接处理，获得山脉线。本发明先以不同参数的滤波器组对规则格网DEM数据进行多尺度分解，从中分别提取各尺度下的山脊线，再对山脊线进行融合获得山脉线，这样既能有效去除山脊特征的冗余，又能保留山体的主要脉络。
- 基于多尺度生长与双策略去粘连模型的乳腺细胞分割方法-201510253573.X
- 王品;胡先玲;李勇明;刘倩倩;朱雪茹 - 重庆大学
- 2015-05-18 - 2017-10-27 - G06T7/155
- 本发明公开一种基于多尺度生长与双策略去粘连模型的乳腺细胞分割方法，先输入乳腺组织图像并将其转换为灰度图像；然后增强对比度；接着利用小波分解进行细胞定位；然后进行多尺度区域生长；接着通过投票选择实现细胞区域的初步分割；然后判断分割出的区域是否存在细胞粘连；如果不存在细胞粘连，则为单个细胞区域，输出分割结果；如果存在细胞粘连，则为粘连细胞区域，进行粘连细胞分割；然后利用形态学腐蚀‑膨胀运算和角点检测分割算法构建的双策略去粘连模型进行粘连细胞分割，直至所有细胞分割结束。上述方法有效抑制了乳腺组织切片图像的复杂背景对乳腺细胞分割的影响，提高了对粘连细胞分割线的识别精度，进而提高粘连细胞的分割精度。
- 一种基于计算机图形图像形态学图像分割方法-201710250263.1
- 潘亚;路晓亚;杨花雨;蒋琳;贾延明 - 商丘工学院
- 2017-04-17 - 2017-09-05 - G06T7/155
- 本发明公开了图像处理及计算机视觉技术领域的一种基于计算机图形图像形态学图像分割方法，该基于计算机图形图像形态学图像分割方法的具体步骤如下S1输入采集图像，并将采集图像的像素值转化为灰度级范围；S2对原图像进行平滑处理，并使用拉普拉斯算子对图像边缘进行检测；S3利用多尺度算子计算形态学梯度，求出滤波后图像的局部极大值二值图像并得到前景标记图；S4对图像进行分水岭切割，并利用评价指标对分割结果进行评价，本发明在处理较大图像的分割时，耗费时间短，计算量小。
- 心脏三维图像的分割方法和装置-201410413009.5
- 李丙生;何薇 - 沈阳东软医疗系统有限公司
- 2014-08-20 - 2017-08-25 - G06T7/155
- 本发明实施例公开了一种心脏图像分割方法和装置。该方法包括从扫描到的各层心脏电子计算机X射线断层扫描CT图像中查找介于心脏底部与上部之间的一层心脏CT图像，并作为第一临界层；在所述第一临界层上搜索心脏的边界作为心脏底部轮廓，根据所述心脏底部轮廓和心脏底部最低点生成曲面模型作为心脏底部模型；在位于所述第一临界层之上的各层心脏CT图像上搜索心脏的边界作为心脏上部轮廓，根据所述心脏上部轮廓生成曲面模型作为心脏上部模型。根据本发明实施例，既可以保证分割的准确度，还可以尽量减少分割的计算量和复杂度，快速地实现图像分割。
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