【摘 要】影像分割是遙感影像信息提取研究中的重要步驟。文章對高分辨率遙感影像分割方法進(jìn)行了總結(jié)，并對高分辨率遙感影像分割研究的發(fā)展趨勢進(jìn)行了討論與展望。

【關(guān)鍵詞】高分辨率影像；面向?qū)ο蠓指?；多尺?/p>

遙感影像處理與信息提取以影像分割為基礎(chǔ)。遙感影像分割是根據(jù)影像上像元之間的相似性將滿足相似性條件的像素劃分到影像中某一區(qū)域的過程，是影像處理和信息提取的關(guān)鍵。國內(nèi)外高分辨率衛(wèi)星對地觀測技術(shù)的不斷發(fā)展使得高分辨率遙感影像分割技術(shù)受到廣泛關(guān)注。常規(guī)的高分辨率遙感影像分割算法與灰度圖像分割方法大體相同，此外有學(xué)者研究出了融合其他特定理論的新型分割方法。文章在查閱大量相關(guān)文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，將高分辨率遙感分割方法分為面向像元和面向?qū)ο蠓指?，并對每一類高分辨率影像分割方法進(jìn)行闡述總結(jié)。

一、面向像元的高分辨率遙感影像分割方法

（一）基于區(qū)域的分割方法

基于區(qū)域的影像分割主要包括區(qū)域生長及區(qū)域分裂合并兩類。區(qū)域生長從像素點(diǎn)出發(fā)，在影像上選擇“種子點(diǎn)”，以種子點(diǎn)為起點(diǎn)根據(jù)種子點(diǎn)與相鄰點(diǎn)的一致性進(jìn)行“生長”，逐步合并成一個(gè)區(qū)域。區(qū)域分裂合方法不斷地對影像進(jìn)行“分裂”，再將相鄰的滿足一致性條件的區(qū)域合并以得到分割結(jié)果。

（二）基于邊緣的分割方法

基于邊緣的影像分割方法通過不同區(qū)域間像素的不連續(xù)變化檢測區(qū)域之間的邊緣，如利用邊緣檢測算子對影像進(jìn)行卷積計(jì)算，完成影像分割。

（三）基于閾值的分割方法

基于閾值的分割方法假設(shè)影像上同一目標(biāo)或同一背景的相鄰像素之間高度相似，而不同目標(biāo)或背景的像素間存在明顯差異，通過選擇合適的閾值能夠分離目標(biāo)和背景，實(shí)現(xiàn)影像分割。

（四）其他分割方法

面向像素的融合分割算法包括分水嶺變換和相位一致原理等。2012年，李巍巍對分水嶺分割并行化進(jìn)行了研究；2013年，江怡利用改進(jìn)分水嶺變換進(jìn)行高分影像分割研究；2013年，王珂等結(jié)合了相位一致原理與光譜相似性進(jìn)行高分影像分割。

二、面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像分割方法

面向?qū)ο蟾叻直媛视跋穹指钜阅軌虼碚鎸?shí)地物的區(qū)域?qū)ο蠡蛳袼丶蠟榛締卧６喑叨确指钍亲顬榻?jīng)典最為常用的面向?qū)ο蠓指钏枷搿?009年，王愛萍等提出了分層聚合多尺度分割算法；2010年，沈占鋒等將均值漂移應(yīng)用到多尺度高分影像分割中；2014年，王露提出了最優(yōu)尺度參數(shù)選擇方法。

基于馬爾科夫隨機(jī)場模型的影像分割融入了統(tǒng)計(jì)學(xué)思想。2007年，李云峰等對馬爾科夫模型進(jìn)行了改進(jìn)；2009年，劉國英進(jìn)行了基于馬爾科夫場的遙感影像分割研究。CV模型是一種基于區(qū)域信息的水平集影像分割方法，2011年，徐文寧等對CV模型進(jìn)行了改進(jìn)，取得了較好效果。2016年，王春艷等提出基于二型模糊模型的高分影像分割方法。

三、結(jié)語

隨著高分辨率影像中地物細(xì)節(jié)信息的不斷豐富，傳統(tǒng)的面向像素的高分辨率遙感影像分割方法已經(jīng)無法滿足影像分割的要求，以多尺度分割為核心的面向?qū)ο蠓指罘椒▽⒅鸩饺〈嫦蛳袼胤指?，成為主流。如何在面向?qū)ο蠡A(chǔ)上研發(fā)出一種更為精準(zhǔn)、快速的分割方法仍是學(xué)者關(guān)注的重點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

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作者簡介：朱姝（1991- ），女，四川自貢人，碩士，研究方向：遙感數(shù)字圖像處理。