改进JSEG算法提升高分辨率遥感图像分割准确性

基于JSEG算法的彩色遥感图像分割是一个重要的研究领域，它在遥感数据分析中扮演着核心角色，尤其是在高分辨率遥感图像处理中。高分辨率遥感图像的特点在于其包含了丰富的色彩和纹理信息，但同时也伴随着噪声和复杂性，这对图像分割的精度提出了挑战。传统的JSEG算法通过图像滤波、颜色量化和空间分割步骤处理彩色图像，但在实际应用到遥感图像时，可能会遇到问题，如区域边界模糊导致分割不精确，以及区域内阴影差异导致的过度分割。 针对这些问题，本文提出了一种改进的JSEG算法。首先，作者意识到在遥感图像中，局部同质性是描述颜色一致性的重要指标，因此他们利用局部同质矩阵来校正传统JSEG算法中的局部像素值，这样可以更好地反映区域边界，增强边界分割的准确性。其次，为了减少过分割现象，作者引入了能够稳定描述图像纹理特征的纹理算子，通过合并具有相似纹理信息的颜色类别，实现了更精细的分割。 为了评估这种方法的有效性，文章采用分析法和优度实验法，结合[pic]值和[pic]均值的计算，提出了新的评价方法，对改进后的JSEG算法的分割结果进行量化评估。实验结果显示，本文提出的改进策略显著改善了高分辨率遥感图像的分割质量，特别是在处理边界清晰度和避免过度分割方面取得了显著进步。 这篇文章探讨了如何通过优化局部同质性和纹理信息的处理，提升JSEG算法在高分辨率遥感图像分割领域的性能，从而为后续的信息提取和目标识别提供了更为精确的基础。这是一项具有实际应用价值的研究，对于遥感数据的深入理解和高效利用具有重要意义。