改进分水岭算法在遥感图像分割中的应用

"这篇论文由顿德光撰写，探讨了改进的分水岭分割算法在遥感图像分割中的应用，旨在解决过度分割和二值化阈值选择的问题。论文采用了数学形态学算法对图像增强，随后结合Sobel算子计算梯度图像，并设定阈值，对小区域进行合并，然后通过分水岭分割。最后，运用阈值选择算法确定分割阈值，实现二值化，从而准确提取感兴趣的目标。实验结果显示，该方法能有效抑制过度分割，快速提取目标。关键词包括数学形态学、分水岭分割算法、遥感图像和均值。" 详细说明: 1. **分水岭分割算法**：这是一种图像分割技术，源于地理学中的流域分割概念，用于将图像划分为多个连通区域。原始的分水岭算法往往会导致过度分割，即图像被切分成过多的小区域，这在处理遥感图像时是一个常见的问题。 2. **数学形态学算法**：这是一种处理图像的基础工具，主要用于图像的形态特征分析和操作，如膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等，可以用来去除噪声，增强图像的边界，对于改善分水岭分割的效果有显著作用。 3. **Sobel算子**：Sobel算子是一种求取图像边缘的差分算子，通过对图像的水平和垂直方向的梯度进行计算，能够得到图像的边缘信息，这对于后续的阈值设定和区域合并具有指导意义。 4. **阈值选择**：在图像处理中，选择合适的阈值是二值化的关键步骤。文中提到的阈值选择算法可以帮助找到最佳的分割点，以区分不同的图像区域，避免因阈值不当导致的过度分割。 5. **区域合并**：在预处理后，对图像中小于一定面积的区域进行合并，可以减少过度分割现象，提高分割的准确性。 6. **遥感图像处理**：遥感图像通常包含丰富的信息，但其复杂性和高分辨率使得处理更具挑战性。改进的分水岭算法有助于从遥感图像中快速、准确地提取有用信息，如灾害监测、土地利用分析等。 7. **实验结果**：通过实验，该方法表现出对过度分割的良好抑制效果，提高了目标提取的速度和准确性，验证了改进算法的有效性。 总结来说，这篇论文提出的改进分水岭分割算法结合数学形态学和Sobel算子，通过优化阈值选择和区域合并，解决了传统分水岭算法在遥感图像分割中的问题，提高了分割质量和效率，对于遥感图像分析有着重要的实践意义。