遥感影像分割毕业论文

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1、学号200731430059密级武汉大学本科毕业论文面向对象的遥感影像分割方法研究院（系）名称：电子信息学院专业名称：测控技术与仪器专业学生姓名：指导教师：教授二o—年六月BACHELOR'SDEGREETHESISOFWUHANUNIVERSITYObjectOrientedProgramminginprocessingofremotesensingimagedataSubject:College:SchoolofElectronicInformationMeasuringandControlTechnologyandInstrumentati

2、onsName:ChenHuijunDirectedby:WangQuandeProfessorJune2011郑重声明本人呈交的学位论文，是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，所有数据、图片资料真实可靠。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确的方式标明。本学位论文的知识产权归属于培养单位。日期:木人签名:图像分割是一种把图像分成互不重叠的区域并提取感兴趣口标的技术。图像分割是图像理解和图像识别的前提，也可以把它看作为图像理

3、解和识别的初级阶段。在遥感图像的解译过程中，遥感图像的分割是遥感图像解译的基木处理过程，是遥感图像处理到图像分析过程屮的一个关键步骤。特别是随着卫星技术的不断发展，寻求一种充分利用遥感图像其自身优势的图像分割技术在后续的图像解释中起着至关重要的作用。图像分割多年来一直得到人们的高度重视，至今已经提岀了大量的各种类型的算法。常见的分割算法包扌舌基于阈值分割、基于边缘的分割、基于区域生长分割、基于聚类法分割、基于遗传算法分割等。在这些不断涌现的算法屮，分水岭算法以其分割精细、便于软硕件实现的优点在近年来得到了广泛应用。然而分水岭算法的缺陷在于它很容易

4、受图像屮噪声和量化误差的影响而在分割过程中划分岀过多细小零碎而且不具备语义学含义的分割区域，即所谓的过分割现象。为解决这个难题，通常的做法是在出现过分割现彖Z后再进行区域融合,减少零碎区块对分割结果的影响。木文算法的思想是在进行分水岭分割之前对待分割图像作适当的技术处理，从根本上缓解甚至避免过分割现象的岀现。为实现这一口标，木文采用一种基于标记的分水岭算法。首先，利用Sobel算子对原遥感图像进行梯度重建，获得梯度幅值图，引入了数学形态学的理论工具,对图像进行预处理，对图像进行标记，再利用分水岭方法分割。实验结果表明，此算法对丁•改善过分割现象有

5、明显效果，并H对分割程度具备可控能力，在适应不同场景需求方面存在一定的应用价值。关键词：图像分割；分水岭算法；数学形态学；梯度算子第1章绪论1.1图像分割的重要意义和应用前景1.2图像分割方法的研究现状1.3本课题的研究内容第2章图像与图像分割2.1概述2.2图像分割2.3基于阈值的分害I」方法2.4基于边缘的分割方法2.5基于区域的分割方法2.6基于特定理论的分割方法2.7本章小结第3章数学形态学3.1概述3.2膨胀和腐蚀3.3形态学开运算和闭运算3.4形态学重建3.5多尺度形态学算子3・6木章小结第4章基于分水岭和多尺度形态学梯度算子的图像分

6、割算法4.1分水岭算法介绍4.2遥感图像分割方案设计4.3分水岭算法分割实现4.4处理结果和评析4.5本章小结结论参考文献致谢附录第1章绪论1.1遥感图像分割的重要意义和应用前景遥感图像是按一定比例尺，客观真实地记录和反应地表物体的电磁辐射的强弱信息，是遥感探测所获得的遥感信息资料的一•种表现形式。所以，遥感技术应用的核心问题是根据地物辐射屯磁辐射强弱在遥感图像上表现的特征，判读识别地面物体的类属及其分布特征。遥感图像特征取决于遥感探测通道、地物光谱特征、大气传播及传感器的响应特征等因索。了解这些因索对遥感图像特征的影响,则可按图像特征判读地面物

7、体的属性及其分布范围，实现遥感图像的分割。遥感图像提供了全球或人区域精确定位的高频度宏观环境影像。它扩人了人们的视野，从口J见光发展到红外、微波等波谱范围，加深了人们对生态环境的了解。在遥感与地理信息系统基础上建立的数学模型，实现了空间和时间转移，在空间上曲野外转入室内，在时间上从过去、现在的研究发展到三维空间上定量地预测未來。任何对地观测系统获得的原始图像数据实质上都是地球农面电磁波谱特征的综合反映。经地面站系统处理得到的常规图像产品仍存在人气、地形等多种随机因索导致的几何畸变与辐射失真，并11多种地物目标信息混杂，甚至相互遮掩，彼此抑制。所以

8、，严格地说，这些图像只是一•种信息源，属“数据”范畴，必须对其进行再处理才能得到适应不同专业需要的优质图像和冇用信息。遥感图像以其良好的