基于SIFT和相容關(guān)系的高分辨率遙感影像分割方法.pdf

1、隨著遙感技術(shù)在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域中的地位愈發(fā)重要，有關(guān)高分辨率遙感影像地物分割的研究逐漸增多。在遙感影像地物分割領(lǐng)域，目前存在兩類問(wèn)題亟待解決：多數(shù)針對(duì)一對(duì)一地物的分割及識(shí)別的傳統(tǒng)算法，難以準(zhǔn)確分割以至識(shí)別出多個(gè)相似地物；對(duì)于分割結(jié)果，傳統(tǒng)算法將地物劃分為兩兩不相交區(qū)域，這樣的情形并不適用于存在重疊、過(guò)渡區(qū)域的遙感影像。本文針對(duì)這兩類問(wèn)題進(jìn)行研究，分別在相似地物分割與識(shí)別、分割結(jié)果的相容關(guān)系分析兩方面提出了相應(yīng)算法：
　　1）針對(duì)高

2、分遙感影像中的相似地物，在SIFT算法（Scale-Invariant Feature Transform,SIFT）的基礎(chǔ)上提出一種多相似地物分割及識(shí)別算法—DBSIFT算法（Double-Gaussian Backward SIFT,DBSIFT）。該方法在SIFT的基礎(chǔ)上構(gòu)造了二重高斯差分金字塔，提高了尺度不變特征的檢測(cè)效率；通過(guò)改變特征匹配方向，實(shí)現(xiàn)了相似地物一對(duì)多地物匹配模式；最后利用狄利克雷過(guò)程對(duì)相似地物進(jìn)行聚類。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明

3、，DBSIFT在利用二重高斯差分金字塔進(jìn)行圖像特征時(shí)，遍歷操作所需的加法與乘法運(yùn)算次數(shù)減少，降低了遍歷耗時(shí)，提高了特征檢測(cè)效率；在相似地物識(shí)別實(shí)驗(yàn)中，DBSIFT能識(shí)別出大多數(shù)相似地物，識(shí)別效果優(yōu)于SIFT；利用9個(gè)分割質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，本文提出的DBSIFT算法誤分割率、過(guò)分割率較低，分割較理想。
　　2）針對(duì)分割結(jié)果中重疊地物的不恰當(dāng)劃分，在傳統(tǒng)多尺度區(qū)域合并分割算法的基礎(chǔ)上提出了基于相容關(guān)系的遙感影像地物分割算