遥感图像处理：显著特征聚类的感兴趣区域检测算法

"基于显著特征聚类的遥感图像感兴趣区域检测" 本文主要探讨了一种新的遥感图像感兴趣区域（Region of Interest, ROI）检测方法，该方法解决了传统方法中存在的全局搜索和先验知识库建立的难题。文章指出，通过显著特征聚类，可以有效地定位并提取遥感图像中的关键区域。 首先，该算法利用图像的色彩信息，在RGB颜色通道中构建直方图，以计算各个通道的信息图。通过对这些信息图的融合，生成单幅图像的显著图。这一步骤旨在突出图像中色彩对比鲜明的区域，因为这些区域通常包含图像的重要特征。 接着，算法采用了k-means聚类算法，在CIELab颜色空间上进行操作。CIELab空间被选中是因为它能更好地反映人眼对色彩的感知。通过在颜色簇级别计算显著值，算法能够降低计算复杂度，同时保持对显著区域的准确识别，生成CIELab颜色空间的显著图。 然后，将单幅显著图与CIELab空间的显著图进行对应融合，得到一个综合的、更为精确的最终显著图。这个步骤是通过结合两种显著图的优势，以提高检测的准确性。 最后，依据最终显著图生成感兴趣区域掩模，以此来分割出图像中的目标区域。掩模的生成确保了感兴趣区域的清晰边界，有助于后续分析和处理。 实验结果显示，该算法无需依赖先验知识库，能更准确地获取显著图，对于遥感图像的显著性区域检测具有实际应用价值。这种方法减少了对全局搜索的需求，降低了计算成本，同时提升了检测的效率和准确性，对于遥感图像分析领域具有重要的理论和实践意义。 关键词：遥感、图像处理、感兴趣区域检测、显著特征聚类、k-means 此研究工作发表在《光学学报》的光学前沿———光电技术专刊，由吕欣然、陈洁、张立保、杨绪业和李嘉懿等人共同完成，所属分类为TN919.8，文献标识码为A。该研究为遥感图像分析提供了一个有效且实用的新工具，对于提升遥感数据的解析能力和应用范围有着积极的贡献。