局部空间信息与可变模糊阈值在遥感图像分割中的应用

"基于局部空间信息的可变类模糊阈值光学遥感图像分割技术是针对高分辨率遥感图像处理的一种重要方法。随着遥感技术的发展，图像分辨率的提升使得图像包含的信息更加丰富，但也带来了分析上的挑战。图像分割是解决这一问题的关键技术，通过将图像像素分类，增强图像分析的效率。 现有的图像分割方法主要包括基于区域、边缘、学习分类和阈值的方法。区域法基于像素间的相似性，但易导致过分割；边缘检测方法则可能无法完整捕捉区域结构；学习分类法利用大量训练样本改善噪声和均匀性问题，但网络模型确定困难，可能出现欠学习或局部最优；阈值法是最为直观和简单的方式，如Otsu法、最大熵法和聚类法，它们各有优缺点，如对噪声敏感或信息损失严重。 针对上述问题，文献中提出了结合局部空间信息的可变类模糊阈值方法。这种技术考虑了像素邻域的影响，以减少噪声和异常值对分割结果的干扰。特别是模糊C均值（FCM）算法，通过模糊集理论提高了对复杂场景和纹理的分割效果。然而，仅依赖像素光谱信息的FCM对噪声敏感，因此，有的研究将像素邻域距离纳入聚类中心计算，增强了算法的鲁棒性。 可变类模糊阈值结合局部空间信息的光学遥感图像分割技术旨在优化传统阈值方法的不足，通过考虑像素的上下文关系和模糊隶属度，提高了分割精度和稳定性。这种方法对于高分辨率遥感图像的目标提取和分析具有显著的实用价值，尤其在处理复杂场景和应对噪声问题时展现出优越性。"