基于多尺度分割的对象级影像平滑算法-武汉大学学报·信息科学版.PDFVIP

第 卷 第 期 武 汉 大 学 学 报 ·信 息 科 学 版 Ｖｏｌ．３４Ｎｏ．４ ３４ ４ 年 月 Ａ ｒ．２００９ ２００９ ４ ＧｅｏｍａｔｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅｏｆＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔ ｐ ｙ 文章编号： （ ） 文献标志码： １６７１８８６０２００９０４０４２３０４ Ａ 基于多尺度分割的对象级影像平滑算法 １ ２ ２ 孙开敏 李德仁 眭海刚 　 　 （ 武汉大学遥感信息工程学院，武汉市珞喻路 号， ） １ １２９ ４３００７９ 　 （ 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉市珞喻路 号， ） ２ １２９ ４３００７９ 　 摘 要：提出了一种对象级的保边缘影像平滑算法。该算法利用空间聚类对影像进行多尺度分割，在分割过 　 程中，提取出不同尺度下的符合凸面模型（ ）的影像对象（ ）；依据对象的统计参数 ｃｏｎｖｅｘｉｔｍｏｄｅｌ ｉｍａｅｏｂｅｃｔ ｙ ｇ ｊ 对影像对象进行筛选，符合要求的影像对象内部进行平滑处理，其余对象不受影响。利用该方法可以有效地 去除噪声和无用小目标，在不破坏指定目标边缘的同时，实现影像的平滑处理。 关键词：面向对象；凸面模型；多尺度分割 中图法分类号： Ｐ２３７．３ 在基于遥感影像的大型目标识别中，目标的 含的特性。这一特性也决定了常规空间滤波方法 　　 边缘结构信息对目标提取十分重要。如对机场目 不能同时顾及多个尺度下的影像特征。 标的提取，常用的方法是提取出机场的边缘并拟 合出近似直线，并根据边缘结构信息实现对跑道 １ 凸面模型的概念 　 ［ ］ ［］ 等要素的识别 １３ 。Ｃａｎｎｙ４ 算子常用来进行边 缘检测，而 Ｈｏｕｈ变换和最小二乘拟合等方法则 在遥感影像中存在许多小区域，它们代表了 ｇ ［，］ 被用来对边缘检测结果进行直线提取 ２３ 。然 同质地物，内部特性相对均匀，和周围区域具有一 而，目标的背景纹理通常比较复杂，存在大量类似 定的反差，本文称其为目标。如果把影像的亮度 噪声的小目标，如果直接进行边缘检测将得到大 值看作高程值，那么整个影像可以看作是一个 量杂乱的边缘点，从充满杂乱边缘点的边缘影像 ＤＥＭ 曲面。同类地物区域对应的曲面相对平滑 中提取出需要的目标边缘直