高分辨率遥感影像多尺度均值漂移分割算法优化研究

"高分辨率遥感影像多尺度均值漂移分割算法研究 (2010年)" 这篇论文探讨了在高分辨率遥感影像信息提取中，如何利用均值漂移分割算法实现对象化的影像分割。均值漂移算法是一种基于概率密度函数的无参数分割方法，它能够自动寻找数据分布的模式和结构。在遥感影像处理中，这种算法能够有效地处理复杂的地物边界和多尺度信息。 论文首先介绍了均值漂移算法的基本原理。在该算法中，核函数（如高斯核）被用来估计样本集的概率密度函数。通过迭代过程，样本点会向其局部概率密度函数最大值的方向移动，直至达到稳定状态，即均值不再变化，从而形成不同的区域，也就是分割出的不同对象。这个过程无需预先设定阈值，具有自适应性强的优点。 接着，论文着重讨论了多尺度分割的应用。在高分辨率遥感影像中，多尺度分割是必要的，因为它允许在不同层次上解析地物，从而更好地捕获影像中的细节和结构。传统的区域生长和合并方法虽然也能处理尺度问题，但计算复杂度较高。因此，作者对均值漂移算法进行了改进，使其能适应多尺度分割的需求。 通过对比实验，改进的均值漂移算法在计算速度上略快于eCognition软件中的多分辨率分割算法，并且在分割效果上表现出更优的性能。这表明改进后的算法不仅提高了效率，还提升了分割的准确性，对于高分辨率遥感影像的分析和应用具有显著的价值。 论文的关键词包括均值漂移、影像分割、信息提取和特征基元。这些关键词揭示了研究的核心内容，即利用均值漂移技术进行影像分割，以支持高分辨率遥感影像的信息提取，特别是通过特征基元来描述和理解地物。 这项研究对高分辨率遥感影像处理领域具有重要意义，其提出的多尺度均值漂移分割算法为影像分析提供了新的工具，有助于提高地物识别和分类的精确度。