高分辨率遥感图像自适应MeanShift分割方法研究

"多维特征自适应MeanShift遥感图像分割方法 (2012年) - 针对MeanShift算法在遥感图像分割中的局限性，提出了一种结合多特征并具有自适应性的改进算法，提高了分割的精确度和自动化水平。该方法在与EDISON软件对比的实验中表现出更优的分割效果。" 文章详细内容: 随着遥感技术的发展，高分辨率遥感图像的获取变得越来越普遍，这使得从图像中自动提取各类信息的需求日益增长。图像分割是这些信息提取任务的基础，尤其对于高分辨率图像，由于其丰富的细节和复杂的地物特性，传统的分割技术往往难以满足要求。 MeanShift算法作为一种非参数、迭代的模式搜索技术，因其无需预先设定聚类数量和对样本分布的假设，而在图像处理领域得到了广泛应用。然而，单纯依赖位置和色度特征的MeanShift在处理高分辨率遥感图像时，可能会遇到分割精度不高的问题，特别是在目标地物光谱信息相近的情况下。 针对这一挑战，文章提出了一种多维特征自适应MeanShift的遥感图像分割方法。它结合了纹理信息，以增强对地物差异的辨别能力。纹理特征的引入可以有效弥补光谱特征在区分相似地物时的不足，特别是在同物异谱和异物同谱现象突出的高分辨率图像中。 此外，MeanShift算法的分割效果很大程度上取决于选择的带宽值。传统的固定带宽可能无法适应图像的局部变化。因此，文章探讨了自适应带宽的选择策略，即先使用较小的固定带宽进行初步聚类，然后根据聚类结果动态调整带宽，以更好地适应数据的局部特征，进一步提升分割的精确度。 通过三组实验，该方法与EDISON软件进行了对比，结果显示，多特征自适应MeanShift算法在分割效果上优于EDISON，同时在一定程度上提高了遥感影像分割的自动化程度。这表明，结合多维度特征和自适应带宽调整的策略在遥感图像分割中具有显著优势，为高分辨率遥感图像的地物识别提供了新的解决方案。