改进分水岭算法在遥感固废图像分割中的应用

"基于改进分水岭算法的遥感工业固体废弃物图像分割方法" 在遥感图像处理领域，工业固体废物的准确识别与分割是至关重要的，因为这有助于环境监测、污染控制以及资源管理。传统的图像分割方法在面对工业固废这类特征不明显、大小不一、形状不规则的目标时往往效果不佳。针对这一问题，本文提出了一种结合改进的分水岭算法和区域合并策略的自适应分割方法。 分水岭算法是一种广泛应用的图像分割技术，其基本思想是将图像看作地形表面，通过寻找“河流”（局部最小值）来划分“流域”（图像区域）。然而，原始的分水岭算法容易产生过分割，即把一个连续的目标分割成多个小区域。为了解决这个问题，研究者们引入了标记控制的分水岭变换。在本研究中，首先计算原始图像的颜色梯度图，然后通过形态学的impose minima操作对其进行修饰，这一过程利用了两种不同的标记提取方式。这样可以更精确地引导分水岭算法的分割过程，避免不必要的区域分割。 接下来，初步的分割结果通过在修改后的颜色梯度图像上应用分水岭变换获得。但为了进一步提高分割精度，研究还涉及到了区域合并策略。考虑到工业固废堆可能存在连通性，区域合并能有效地整合相邻的小区域，形成更合理的固废堆对象。同时，研究还探讨了工业固废堆对象的多特征选择方法，可能包括色彩、纹理、形状等，这些特征对于区分不同类型的固废和背景至关重要。 在应用层面，该方法被应用于宁夏石嘴山工业区的高分辨率遥感影像，结果显示，此方法能够有效地提取工业固废影像，证明了其在实际场景中的有效性和可行性。模糊C均值聚类也被引入，用于实现固废堆的分级提取，这种方法允许在不明确边界的情况下，根据相似性将像素聚类到同一类别，从而更准确地识别固废堆的层次结构。 这项研究为遥感图像中工业固体废弃物的检测提供了一种创新的解决方案，通过结合改进的分水岭算法、区域合并和多特征分析，提高了分割的准确性。这不仅有助于环境保护，也为资源回收和工业固废管理提供了科学依据。未来的研究可能会进一步优化这些方法，例如通过深度学习等先进技术提升自动化的性能和鲁棒性。