金永濤，李旭青，張周威，陳曦

1.北華航天工業(yè)學(xué)院，廊坊 065000 2.中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，北京 100094 3.河北省航天遙感信息處理與應(yīng)用協(xié)同創(chuàng)新中心，廊坊 065000 4.河北省航天遙感信息工程技術(shù)研究中心，廊坊 065000

基于多特征的高分遙感圖像分割算法研究

金永濤1,3,4，李旭青1,3,4，張周威2，陳曦1

1.北華航天工業(yè)學(xué)院，廊坊 065000 2.中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，北京 100094 3.河北省航天遙感信息處理與應(yīng)用協(xié)同創(chuàng)新中心，廊坊 065000 4.河北省航天遙感信息工程技術(shù)研究中心，廊坊 065000

針對傳統(tǒng)的圖像分割算法不能完全適用具有多種特征(光譜特征、紋理特征和幾何特征)的高分辨率遙感圖像的問題，提出了一種基于多特征的遙感圖像分割算法。算法基于改進(jìn)的均值漂移濾波和自動標(biāo)記分水嶺分割方法來實現(xiàn)最終分割。首先利用自動標(biāo)記分水嶺分割方法對遙感圖像進(jìn)行分割，進(jìn)而采用仿射不變矩形狀特征算子提取圖像幾何特征；其次對圖像進(jìn)行主成分分析，計算第一主成分灰度共生矩陣，分析矩陣特性得出紋理特征；然后結(jié)合光譜特征通過改進(jìn)的均值漂移方法得到多特征濾波結(jié)果；最后利用分水嶺分割方法實現(xiàn)高分辨率遙感圖像分割。為了表明算法的分割效果，利用基于多光譜信息熵方法對算法和單一的分水嶺分割方法進(jìn)行非監(jiān)督評價。研究結(jié)果表明，算法可較好地改善遙感圖像的過分割問題，是一種適合高空間分辨率多光譜遙感圖像的分割算法。

均值漂移；多特征；分水嶺；高分辨率遙感圖像；圖像分割

隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率越來越高，使得其包含的地物空間信息越來越豐富，如紋理、幾何信息等，為遙感圖像目標(biāo)識別和特征提取的技術(shù)創(chuàng)新提出了新需求。之前普遍使用的基于像素的分類方法已不能滿足高空間分辨率遙感圖像分類需要，逐漸被面向?qū)ο蟮倪b感圖像分析技術(shù)所代替。圖像分割作為面向?qū)ο筮b感圖像分析技術(shù)的重要環(huán)節(jié)，也得到了關(guān)注和研究。高分辨率遙感圖像分割技術(shù)來源于圖像處理領(lǐng)域的相關(guān)算法，但是由于地表覆蓋類型的復(fù)雜，使得圖像處理領(lǐng)域的算法不能有效地應(yīng)用于高分辨率遙感圖像分割應(yīng)用中。

學(xué)者們已經(jīng)提出了多種圖像分割方法。如Baatz和Schape提出的分形網(wǎng)絡(luò)演化方法(Fractal Net Evolution Approach，F(xiàn)NEA)[1]，并應(yīng)用于高分辨率遙感圖像多尺度分割[2]，最終集成于商業(yè)遙感分類軟件易康(eCognition)中；Osher和Sethian提出了水平集方法(Level Set Method)，并由Malladi等和Caselles等[3-4]將該方法引入到圖像處理和計算機(jī)視覺領(lǐng)域；此外還有區(qū)域增長方法[5-6]、區(qū)域合并方法[7]、分水嶺分割方法[8-10]和均值漂移分割算法[11-12]。上述分割方法大多數(shù)僅利用圖像中的光譜信息，然而高分辨率遙感圖像中有著相似光譜特征的對象(如城市中相鄰的建筑和街道)是不能僅憑光譜信息區(qū)分的。所以，如何有效地利用圖像中的空間信息如紋理信息、結(jié)構(gòu)信息、形狀信息對圖像進(jìn)行分割已經(jīng)成為現(xiàn)在的研究熱點。

均值漂移分割算法最早由Fukunaga等人提出，此后很久才得以廣泛應(yīng)用。分割流程為基于空間與顏色域的均值濾波，進(jìn)而對圖像分割。通過色度空間變換實現(xiàn)特征空間的分離，或者利用小波多尺度分析，借助均值漂移聚類突出紋理內(nèi)部和紋理交接處的差異，對分割進(jìn)行優(yōu)化[13]。均值漂移濾波結(jié)果保留了準(zhǔn)確的邊緣信息，同時也造成了分割結(jié)果中的邊緣處會產(chǎn)生大量細(xì)碎的對象，因此經(jīng)常被作為一種初始分割結(jié)果，然后進(jìn)行分割后處理將細(xì)碎小塊進(jìn)行合并。

分水嶺分割原算法的分割結(jié)果也因為局部極小值的存在而出現(xiàn)破碎現(xiàn)象，因此學(xué)者們借助強(qiáng)制極小值技術(shù)、尺度參數(shù)控制等方法來優(yōu)化該算法。盡管如此，由于該方法是以灰度數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)為基礎(chǔ)，所以容易造成邊緣信息的損失，在分割結(jié)果中，區(qū)域邊界與真實邊界會有移位現(xiàn)象出現(xiàn)。由此，本文提出結(jié)合均值漂移濾波和分水嶺分割來完成高分辨率遙感圖像分割的方法。

此外，均值漂移分割算法在遙感圖像分割應(yīng)用中，多為對三波段合成假彩色后的RGB/LUV彩色空間進(jìn)行變換，對光譜信息利用不充分。提出的均值漂移-分水嶺分割一體化算法充分考慮了遙感圖像的多光譜特點，并結(jié)合幾何[14]、紋理[15]進(jìn)行高分辨率遙感圖像分割。算法首先對圖像進(jìn)行分水嶺分割，并提取圖像形狀特征，再提取圖像幾何特征；其次對圖像主成分開展分析，以第一主成分為對象計算灰度共生矩陣，從中進(jìn)行分析并選擇代表性矩陣特征，接著進(jìn)行圖像紋理特征的提??；然后對算法進(jìn)行改善完成圖像的分割，得出最終分割結(jié)果。其中，需要對所有特征變量進(jìn)行優(yōu)化選取。

1 研究方法

1.1 均值漂移分割算法的優(yōu)化

均值漂移分割算法是一種特征空間中的自動聚類算法，是一種無參數(shù)估計密度函數(shù)算法。如果影像維數(shù)為p,其空間Rp中的n個樣本點xi，i=1，2，…，n，在x點如果核函數(shù)K(x)滿足一定的統(tǒng)計矩約束概率密度函數(shù)，可以用于非參數(shù)概率密度估計，窗體半徑(帶寬)為h，均值漂移向量為

在這種狀態(tài)下，當(dāng)密度函數(shù)f(x)達(dá)到最大值時，梯度Δf(x)接近于0。

式中：k(x)為核函數(shù)K(x)的剖面，如果g(x)是核函數(shù)G(x)的剖面，則G為K的影子核。

以上可知，查找收斂點的均值漂移便可以找到密度模式，而不需要估計密度。

不同均值樣本里收斂到0的點可以根據(jù)核G和核中心x來找到。定義序列{yj+1},j=1，2，…，n，是指樣本均值由算法過程中移動的點來表示，yi是樣本點。

在x=yj處，{yj+1},j=1,2,…,n,由核G通過計算而得出，并且y1位于核初始位置的中心。

基于空間域的均值漂移分割是在均值漂移分割算法平滑后的圖像上實現(xiàn)的。輸入的原始圖像使用惟一的核函數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，其空間域和色彩域的帶寬由hs和hr表示。

設(shè){xj}，j=1，2，…，n,為原始圖像的點，{zj}，j=1，2，…，n,為收斂點，{Lj}，j=1，2，…，n,是不同區(qū)域的標(biāo)記：

1)對每一個xj，j=1，2，…，n，使用均值漂移平滑程序，將收斂點存儲在zj。

2)用聯(lián)合域中的簇{Cp}，p=1，2，…，m，來描述所有zj中hs空間域和hr色彩域相近的分組。

3)對每一個j=1，2，…，n，賦值Lj={p|zj∈Cp}。

4)刪除小于M個像素的空間區(qū)域，空間域和色彩域的帶寬hs和hr，其下標(biāo)s和r分別表示空間和色彩成分的向量。

改進(jìn)的均值漂移分割算法是加入了光譜特征、幾何特征和紋理特征。在算法不變的情況下，通過改進(jìn)其核函數(shù)，改進(jìn)多特征參量后：

(5)

式中：c為歸一化常數(shù)；hs，hspe，hg，ht為平滑解析度；s為空間維數(shù)，這里為二維圖像；角標(biāo)spe為光譜特征，當(dāng)spe=1時代表灰度圖，spe=3時代表RGB波段彩色圖；g為幾何特征；t為紋理特征(維度)，紋理特征由灰度共生矩陣表示[16]。

1.2 幾何特征提取

幾何特征的提取過程主要由兩個步驟組成。第一步，通過自動標(biāo)記的分水嶺算法[17]對圖像進(jìn)行分割；第二步，對分割后得到的所有分割對象進(jìn)行幾何特征提取。

分水嶺分割方法是一種基于拓?fù)淅碚摰臄?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)分割方法，其基本思想是：將圖像看作測繪學(xué)上的拓?fù)涞孛?，每個像素點的灰度值代表其高程，每個局部極小值及其影響區(qū)域為集水盆，集水盆的邊界則形成分水嶺。水從集水盆底部浸入，首先浸入到較低的區(qū)域，而后浸入到較高的區(qū)域，當(dāng)兩個集水盆匯合處構(gòu)筑大壩將兩個集水盆隔開，以此進(jìn)行圖像分割。

自動標(biāo)記分水嶺分割核心標(biāo)記方法是擴(kuò)展最小變換，是一個形態(tài)學(xué)閾值算子，能將大多數(shù)無關(guān)小區(qū)域標(biāo)記為0，從而減少圖像過分割現(xiàn)象。梯度圖像G經(jīng)過高度閾值為h的擴(kuò)展最小變化運算如下：

式中：E為輸出的二值圖像，即在8連通的條件下將小于高度閾值h的像素標(biāo)記為1，否則標(biāo)記為0，最終形成一幅二值標(biāo)記圖像。

1.3 紋理特征

紋理被認(rèn)為是圖像灰度值在二維空間的隨機(jī)分布，其在圖像空間中相隔某距離的兩象素之間存在一定的灰度關(guān)系，即灰度的空間相關(guān)特性。灰度共生矩陣作為一種常用的二階統(tǒng)計方法。它是根據(jù)圖像上每一對像素對間的方向和距離構(gòu)造一個關(guān)系矩陣,然后利用其提取一些有意義的統(tǒng)計特征作為紋理的描述。

任取圖像(N×N)區(qū)域中任意一點(x，y)和偏離它的另一個點(x+a，y+b)構(gòu)成像素對，該兩點對應(yīng)的灰度值為(g1，g2)。然后讓點(x，y)在整個畫面上移動，則對應(yīng)的對產(chǎn)生各種灰度對各(g1，g2)的值，設(shè)灰度值的級數(shù)為k，則(g1，g2)的組合共有k2種。針對整幅圖像，統(tǒng)計出每一對(g1，g2)值出現(xiàn)的概率，使其排列成一個方陣，再用(g1，g2)出現(xiàn)的概率將其歸一化為概率P(g1，g2)，排列成的方陣稱為灰度共生矩陣。

由于紋理特征不能直接由灰度共生矩陣來描述，所以一般使用其產(chǎn)生的能量、慣性，相關(guān)性和熵4個統(tǒng)計特征值表征紋理信息。而為獲取全面的紋理信息又在4個方向上建立了灰度共生矩陣，提取每個方向上的共生矩陣特征。因此，能反映每種紋理特征共包含16個元素的特征向量。

1.4 技術(shù)流程

采用高分辨率遙感圖像作為試驗數(shù)據(jù)，然后對包括近紅外、紅色，綠色和藍(lán)色4個波段信息的全色波段和多光譜波段的融合圖像進(jìn)行光譜特征和幾何特征提取。提取圖像的對象信息需要首先對圖像進(jìn)行分水嶺分割，然后計算對象要素的形狀特征算子。提取圖像的紋理特征是通過多光譜波段經(jīng)主成分分析后的第一主成分的灰度共生矩陣來獲得。結(jié)合這3種特征就對均值漂移濾波方法進(jìn)行改進(jìn)。接著對濾波結(jié)果進(jìn)行分水嶺變換，來實現(xiàn)最終的分割結(jié)果。最后對分割結(jié)果進(jìn)行評價與分析。

圖1 技術(shù)流程Fig.1 Flow chart of remote sensing image segmentation

2 試驗結(jié)果與分析

2.1 試驗數(shù)據(jù)

國產(chǎn)GF-1衛(wèi)星配置了2臺2 m分辨率全色、8 m分辨率多光譜相機(jī)和4臺16 m分辨率多光譜寬幅相機(jī)；GF-2衛(wèi)星搭載有兩臺1m全色、4 m多光譜相機(jī)。美國IKONOS衛(wèi)星攜帶1臺1 m分辨率全色相機(jī)、1臺4 m分辨率4波段相機(jī)。

試驗使用的衛(wèi)星影像分別是：GF-1衛(wèi)星的2013年6月北京市奧林匹克森林公園影像；IKONOS衛(wèi)星的2006年7月南京市部分城區(qū)影像；GF-2衛(wèi)星2015年9月河北省廊坊市北華航天工業(yè)學(xué)院西校區(qū)影像。圖像大小分別為850×680像元、256×256像元和630×626像元，主要地物類型包括水體、草地、林地，建設(shè)用地和道路(見圖2)。

圖2 全色波段與多光譜融合后的圖像Fig.2 Fusion of multispectral bands and panchromatic band of GF-1 and IKONOS image

2.2 評價方法

為了更好地驗證所提方法對高分辨率遙感圖像的分割效果，首先從視覺上對不同尺度下的分割結(jié)果進(jìn)行對比分析。同時為了更為客觀地表現(xiàn)方法的分割效果，對評價方法采用文獻(xiàn)[19]中提出的基于信息熵的定量分割評價方法，來對比分析Edison軟件的均值漂移方法和eCongnition軟件所提供的多分辨率分割方法的遙感圖像分割結(jié)果。評價方法定義如下：

(7)

式中：m為第j個分割區(qū)域內(nèi)的灰度級；Lj(m)為第j個分割區(qū)域內(nèi)的像元總數(shù)；SI為分割區(qū)域總數(shù)。

Hr描述了分割區(qū)域內(nèi)的同質(zhì)性特征；He描述了分割區(qū)域間的異質(zhì)性特征。過分割現(xiàn)象越嚴(yán)重，Hr取值越小，而He取值越大。E綜合了分割區(qū)域的同質(zhì)性特征和分割區(qū)域間的異質(zhì)性特征。E取值越小，分割結(jié)果越可靠。

2.3 試驗一

圖3第一列分割閾值分別為M=10、M=20和M=30時本文方法的分割結(jié)果，M為文獻(xiàn)[10]提出的自動標(biāo)記分水嶺分割算法中的尺度閾值。從圖3分割結(jié)果能夠得出，尺度閾值增大使分割后圖像斑塊的破碎度減小。M取值為10時，分割結(jié)果具有明顯的破碎現(xiàn)象，尤其是沿著區(qū)域邊界周圍存在大量細(xì)碎的對象。當(dāng)M=20和M=30時，分割結(jié)果的破碎區(qū)域大幅減少，且M=20和M=30的分割結(jié)果相近，僅在部分區(qū)域，如M=20時湖心島的分割結(jié)果較M=30時破碎?？傮w而言，M>20時，本文方法分割結(jié)果趨于穩(wěn)定，且視覺效果也有較好表現(xiàn)。

圖3 北京市奧林匹克森林公園分割結(jié)果Fig.3 Segmentation results in Beijing Olympic Forest Park

圖3第二列為M=10、M=20和M=30時單一分水嶺分割方法的分割結(jié)果，其分割效果與M之間的關(guān)系與本文方法大致一致。從視覺上來看，其分割效果比本文方法要破碎。最為關(guān)鍵的是同一地物對象的分割區(qū)域數(shù)目明顯多于分水嶺分割方法。

表1給出了不同尺度下本文方法與分水嶺分割方法之間的區(qū)內(nèi)同質(zhì)性Hr與區(qū)域之間的異質(zhì)性He，以及綜合值E的計算結(jié)果。當(dāng)M=10時，本文方法中Hr比分水嶺分割方法取值大，而He則比其小，綜合值E小于分水嶺分割方法。而對于M=20和M=30的分割結(jié)果本文方法中的Hr、He、E均小于分水嶺分割方法?？梢姳疚姆椒ū葐我坏姆炙畮X分割方法具有更好的分割效果。

表1 本文方法與分水嶺分割方法的比較

Table 1 Comparison between the proposed method and watershed transform segmentation method

方法本文方法分水嶺分割方法M=10M=20M=30M=10M=20M=30Hr0 024140 009910 008640 018520 012000 00946He3 170032 831222 784453 194272 987482 88379E3 194722 841142 793093 212792 999482 89325

圖4給出eCognition中多分辨率分割方法和EDISON軟件中Mean Shift方法的分割結(jié)果。其中多分辨率分割方法中參數(shù)Scale paramter北京市奧林匹克森林公園區(qū)域為30，緊致度為0.5。Mean Shift 方法中參數(shù)空間帶寬和顏色特征帶寬分別為20和2。

圖4 北京市奧林匹克森林公園區(qū)域分割結(jié)果Fig.4 Segmentation results in Beijing Olympic Forest Park

表2給出eCognition中多分辨率分割方法和EDISON軟件中Mean Shift 方法的分割結(jié)果的信息熵的定量分割評價結(jié)果?？梢悦黠@看出，雖然這兩種方法均優(yōu)于本文方法在M=10的分割結(jié)果，但是Hr、He、E均大于本文方法在M=10和M=20時的分割結(jié)果。

表2 eCognition和Mean Shift分割結(jié)果對比

Table 2 Comparison between multi-scale segmentation(eCognition)and Mean Shift

方法eCognitionMeanShiftHr0 0078510 008322He2 9048832 908413E2 9127342 916735

2.4 試驗二

圖5(a)、5(b)和5(c)分割閾值分別為M=10、M=20和M=40時的結(jié)果圖。與試驗一具有相同的規(guī)律，隨著尺度因子M的增加，分割的破碎程度越來越小，但是由于圖像區(qū)域為廠房區(qū)域，因此其規(guī)律并不如試驗一明顯。

此外，圖5(d)、5(e)和5(f)為M=10、M=20和M=40時單一分水嶺分割方法的分割結(jié)果。與試驗一同樣，本文方法具有更好的分割效果。如圖像左下方的綠地區(qū)域，本文方法將其分割為同一區(qū)域，而分水嶺分割則將其分為了多個區(qū)域。

圖5 南京市部分城區(qū)分割結(jié)果Fig.5 Segmentation results in part of the Nanjing city

表3為南京市部分城區(qū)圖像在不同尺度下本文方法與分水嶺分割方法的Hr、He以及E取值。對于所有M=10，M=20和M=40時的分割結(jié)果的Hr、He及E取值，本文方法總優(yōu)于分水嶺分割結(jié)果。

圖6為該圖像的eCognition中多分辨率分割方法和Mean Shift方法的分割結(jié)果。圖像分割的參數(shù)設(shè)置與試驗一參數(shù)相同。從結(jié)果可以看出，使用本文方法分割效果是最佳的。表4是Hr、He、E取值。三者取值均大于本文方法。

表3 本文方法與分水嶺分割方法的比較

Table 3 Comparison between the proposed method and watershed transform segmentation method

方法本文方法分水嶺分割方法M=10M=20M=40M=10M=20M=40Hr0 007730 005730 004250 007940 005880 00443He2 054891 942400 767882 084061 963321 84247E2 062621 948131 772142 092001 969201 84690

圖6 研究區(qū)一分割結(jié)果Fig.6 Segmentation results in study area 1

方法eCognitionMeanShiftHr0 0078510 008322He2 9048832 908413E2 9127342 916735

2.5 試驗三

圖7(a)、7(b)和7(c)分割閾值分別為M=10、M=20和M=30時的結(jié)果。與試驗一具有相同的規(guī)律，隨著尺度因子M的增加，分割的破碎程度越來越小，圖像中建筑物區(qū)域表現(xiàn)最為明顯。

此外，圖7(d)、7(e)和7(f)為M=10、M=20和M=30時單一分水嶺分割方法的分割結(jié)果。與試驗一同樣，本文方法具有更好的分割效果。如圖像中間的建筑物區(qū)域，本文方法將其分割為同一區(qū)域，而分水嶺分割則將其分為了多個區(qū)域。

表5為北華航天工業(yè)學(xué)院圖像在不同尺度下本文方法與分水嶺分割方法的Hr、He以及E取值。對于所有M=10，M=20和M=30時的分割結(jié)果的Hr、He以及E取值，本文方法總優(yōu)于分水嶺分割結(jié)果。

圖7 北華航天工業(yè)學(xué)院圖像分割結(jié)果Fig.7 Segmentation results in North China Institute of Aerospace Engineering

方法本文方法分水嶺分割方法M=10M=20M=30M=10M=20M=30Hr0 006210 004620 003160 006810 005710 00411He2 047781 833170 756172 073171 841311 73229E2 054111 855911 762232 081321 857221 73528

圖8為該圖像的eCognition中多分辨率分割方法和EDISON軟件中Mean Shift 方法的分割結(jié)果。圖像分割的參數(shù)設(shè)置與試驗一參數(shù)相同。從結(jié)果可以看出，使用本文方法分割效果是最佳的。表6是Hr、He、E取值。三者取值均大于本文方法。

圖8 北京市別墅區(qū)域分割結(jié)果Fig.8 Segmentation results in Beijing villa area

方法eCognitionMeanShiftHr0 0076520 007862He2 702642 70732E2 7332342 71673

3 結(jié)束語

針對遙感圖像處理領(lǐng)域傳統(tǒng)圖像分割方法的不足，基于多特征對均值漂移分割方法進(jìn)行了改進(jìn)。用分水嶺方法對圖像進(jìn)行分割，計算仿射不變矩得出圖像的幾何特征；對圖像進(jìn)行主成分分析，計算第一主成分的灰度共生矩陣得出圖像的紋理特征；最后以三組不同衛(wèi)星的高分辨率遙感數(shù)據(jù)作為試驗數(shù)據(jù)，進(jìn)行分割試驗，并利用基于信息熵的非監(jiān)督評價方法對比分析了本文方法與分水嶺方法的分割結(jié)果。通過對分割結(jié)果進(jìn)行分析評價驗證了本文方法的有效性。本文所提出的分割方法可作為面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄖ蟹指畈襟E。

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(編輯：車曉玲)

Segmentation of high-resolution multi-spectral remote sensing image based on multi-feature

JIN Yongtao1,3,4，LI Xuqing1，3，4，ZHANG Zhouwei2，CHEN Xi1

1.North China Institute of Aerospace Engineering，Langfang 065000，China 2.Institute of Remote Sensing and Digital Eargh Chinese Academy of Sciences，Beijing 100094，China 3.Hebei Collaborative Innovation Center for Aerospace Remote Sensing Information Processing and Application，Langfang 065000，China 4.Hebei Aerospace Remote Sensing Information Engineering Technology Research Center，Langfang 065000，China

Aiming at the problem that the traditional image segmentation algorithms can not be applied to high resolution remote sensing images with many features(spectral，texture and geometric features),a remote sensing image segmentation method based on multi-feature was proposed. The algorithm integrated the improved mean shift filtering and automatic marker watershed to achieve the segmentation performance.Firstly，an automatic marker watershed method was used to segment the remote sensing image for extracting geometric feature using affine moment invariants of shape operator. Secondly，a gray level co-occurrence matrix of the first principal component was calculated as textural feature. Thirdly，multi-feature filtering results were obtained by using improved mean shift algorithm including spectral feature. Finally，the filtering results were performed using the automatic marker watershed segmentation method. In order to show the effect of the proposed method，an unsupervised evaluation and comparison of the image segmentation from the proposed algorithm and single watershed segmentation were implemented using multi-spectral information entropy. The experimental segmentation results show that the proposed algorithm can reduce the over-segmentation phenomenon efficiently and it is suited for the segmentation of high-resolution multi-spectral remote sensing image.

mean shift；multi-feature；watershed transform；high-resolution remotely sensed imagery；image segmentation

10.16708/j.cnki.1000-758X.2016.0070

2016-07-28；

2016-10-14；錄用日期：2016-11-24；

時間：2016-12-16 11:29:04

http:∥www.cnki.net/kcms/detail/11.1859.V.20161216.1129.005.html

河北省科技計劃(16210310D)；河北省軍民結(jié)合產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項資金(JMJHZX-2016-01)；北華航天工業(yè)學(xué)院創(chuàng)新團(tuán)隊計劃(XJTD-201411)；北華航天工業(yè)學(xué)院重點基金(ZD-2014-03)

金永濤(1978-)，男，副教授，jsj_jin@126.com，研究方向為縣域遙感應(yīng)用技術(shù)、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息安全

金永濤，李旭青，張周威，等. 基于多特征的高分遙感圖像分割算法研究[J].中國空間科學(xué)技術(shù)，2016，36(6)：

38-46.JINYT，LIXQ，ZHANGZW，etal.Segmentationofhigh-resolutionmulti-spectralremotesensingimagebasedonmulti-feature[J].ChineseSpaceScienceandTechnology，2016，36(6)：38-46(inChinese).

P407.8

A

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