高分辨率遥感图像海陆分离：多特征融合方法

"多特征融合的高分辨率遥感图像海陆分离_刘思彤2" 本文探讨了一种基于多特征融合的高分辨率遥感图像海陆分离算法，旨在解决传统方法因依赖单一特征而导致的误分割和孤立区域问题，以提高海陆分割的准确性和后续处理的有效性。作者团队来自空军航空大学，该方法通过结合灰度、梯度和纹理等多种特征，实现了对不同陆地类型的精细区分，并通过形态学处理减少孤立区域，最终利用直方图统计法屏蔽陆地。 海陆分离是遥感图像处理中的关键步骤，对于海洋监测、环境研究以及军事应用等领域具有重要意义。传统的海陆分离方法主要依赖图像的灰度差异，但海面的灰度变化复杂，近似高斯分布且方差小，使得单一的灰度特征不足以有效地识别陆地。因此，该论文提出将灰度、梯度和纹理特征相结合，以增强区分度。 首先，算法根据不同陆地的特性选择相应的特征进行分离。例如，灰度特征可能适用于区分大面积平坦的陆地区域，而梯度信息则有助于捕捉边缘和轮廓，纹理特征可以反映地表的复杂结构，这些综合特征能更全面地描述图像内容。 接下来，算法采用形态学操作如膨胀和腐蚀来消除小的、孤立的误分割区域，以确保海陆边界清晰。这种方法有助于提高分割的连通性和一致性。 然后，通过像素标记和纹理聚类策略，进一步优化分离结果，去除误分的孤立区域。这一步骤利用了像素间的相似性，将类似特征的区域聚合在一起，减少误分割的影响。 最后，利用直方图统计方法，通过对陆地像素的统计分析，可以有效地屏蔽陆地部分，使海洋成为图像的主要关注点。这种方法提高了陆地检测率和正确检测率，同时减少了计算时间，比传统方法更高效。 实验结果表明，提出的多特征融合海陆分离算法在保持高检测精度（陆地检测率和正确检测率均超过99%）的同时，计算效率显著提升，约为其他方法的一半。这表明该方法在实际应用中具有快速、准确的特点，对于高分辨率遥感图像的海陆分离和后续处理具有极大的帮助。 关键词: 图像处理、多特征融合、海陆分离、孤立区域去除、陆地屏蔽 中图分类号: TP751 文献标志码: A 文章编号: 1671－637X(2015)03－0039－06 这个方法为高分辨率遥感图像处理提供了新的思路，对于改善海陆分割的准确性和实用性具有重要的理论和实践价值。