基于形态学和区域生长的遥感图像分割方法研究

《基于形态学和区域生长的遥感图像分割方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、万方数据论文题目：基于形态学和区域生长的遥感图像分割方法研究作者姓名：挞盔入学时间：专业名称：盐篡拯筮鲑皇堡诠研究方向：指导教师：崔塞阎职称：论文提交日期：论文答辩日期：授予学位日期：咀嫂』盟陈一直旦感一一盟遥一副一月一月一月一5—6—6一年一生生4—1—1一O—O一}万方数据REMoTESENSINGIM_AGESEGMENTATIoNMETHoDBASEDONMORPHOLoGYANDREGION．GROWTHADissertationsubmittedinfuWdlmentoftherequirementsofthedegre

2、eofⅣ【ASTEROFPⅢLoSOPHYfromShandongUniversityofScienceandTechnologybyLinSenSupervisor：AssociateProfessorCuiBingeCollegeofInformationScienceandEngineeringMay2014万方数据声明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名：日AFFIRMATIONIdeclare

3、thatthisdissertation，submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofPhilosophyinShandongUniversityofScienceandTechnology，iswhofiymyownworkunlessreferencedofacknowledge．Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute．Signature：Date

4、：万方数据山东科技大学硕士学位论文摘要摘要本文介绍了遥感图像分割算法及区域生长算法的优缺点，针对遥感图像分割计算量大和区域生长遥感图像分割算法中合并策略、尺度选取的问题展开了讨论。针对遥感图像数据量大和噪声的问题，本文提出采用数学形态学对遥感图像进行初步分割来解决图像分割计算量大的问题，采用形态学腐蚀膨胀运算优化图像来缓解分水岭分割严重过分割的问题；针对区域生长遥感图像分割算法的两大问题，本文分析了目前的研究现状，分别提出贪心算法合并策略和阶梯式参数增长策略的方法来对区域生长算法进行优化。针对每种改进都通过实验检验其有效性。主要研究

5、工作如下：研究了遥感图像分割的定义以及遥感图像分割算法的理论基础、面临的挑战等，研究了数学形态学理论及其在遥感图像处理中的应用。深入分析了腐蚀膨胀的原理，讨论了腐蚀膨胀操作对遥感图像的作用以及处理效果。研究了遥感图像分割算法计算量大的问题，提出首先使用分水岭算法对遥感图像进行初步分割，然后基于分水岭分割得到的亚像元集合进行区域生长遥感图像分割，将区域生长分割算法的处理对象由像素转化为像素集合(亚像元)，通过实验证明提高效率36倍。研究了基于分水岭的遥感图像分割算法过程中，分水岭分割的结果过分割严重的问题，提出采用腐蚀膨胀操作对前景对

6、象进行标记的方法优化分水岭分割的输入．从而提高分水岭分割的分割质量。研究了区域生长遥感图像分割算法的区域合并策略，分析了全局最优区域合并策略和种子扩散区域合并策略的优缺点，提出一种贪心算法合并策略，提高效率2—3倍。研究了区域生长遥感图像分割算法的尺度选取问题，针对基于最优尺度分割算法执行效率低和单尺度分割算法分割质量差的问题，提出一种阶梯式尺度参数增长策略的区域生长遥感图像分割方法，并通过实验证明阶梯式尺度遥感图像分割算法在保证了较高分割质量的同时，提高效率20倍。关键词：遥感图像分割，形态学，区域生长，合并策略，尺度选取万方数据

7、山东科技大学硕士学位论文ABSTRACTABSTRACTInthispaper,theadvantagesanddisadvantagesofremotesensingimagesegmentationalgorithmespeciallytheregiongrowingalgorithmarediscussed．Ontheonehand，westudiedtheproblemthatthecomputationofremotesensingimagesegmentationistoohuge．Ontheotherhand，wedi

8、scussedthemergingregionstrategyandselectingscalemethodaboutsensingimagesegmentationalgorithmsbasedonregiongrowing．Tos