高空间分辨率遥感图像分割研究：马尔可夫随机场与层次合并

"基于马尔可夫随机场的高空间分辨率遥感图像层次合并分割研究" 本文主要关注的是高空间分辨率遥感图像的分割技术，特别是利用马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）理论进行层次合并分割的方法。在遥感图像处理领域，图像分割是基础步骤，其目的是将图像划分为具有相似特征的区域或对象。对于高空间分辨率的遥感图像，由于其包含了丰富的细节信息，因此分割过程尤为重要。 首先，作者们采用多光谱向量场模型执行分水岭变换，以获得过分割的结果。分水岭变换是一种基于数学形态学的分割方法，能精确捕捉边缘，但易受噪声干扰导致过分割问题，即把一个单一的区域误分成多个小区域。 为解决过分割问题，文章着重研究了层次合并策略。他们利用栅格拓扑邻接关系构建了区域邻接图（Region Adjacency Graph, RAG），并依据MRF理论来定义RAG的性质。MRF是一种统计模型，常用于图像分析，能够捕获相邻区域间的相互依赖关系。通过结合贝叶斯准则，作者们建立了包含多光谱信息的合并条件，以此指导层次合并过程，减少错误率，同时提高效率。 在合并过程中，如何选择最佳的合并条件是关键。为此，他们提出了一种非监督的分割精度评价准则，该准则能够自动确定最佳的分割级别，无需人工干预。这一方法有助于在保持分割精度的同时，简化合并过程，尤其在面对初始过分割严重的情况时，能有效地找出合适的合并路径。 实验结果显示，采用本文所提方法进行分割，无论是在效率还是精度上，都有所提升。这表明该方法对于处理高空间分辨率遥感图像的分割问题具有显著的优势。 本文的研究对于遥感图像处理领域具有重要意义，尤其是在处理大量高空间分辨率数据时，提供了一种更为有效和精确的图像分析工具。通过结合预处理和后处理，以及利用MRF理论优化层次合并，不仅减少了过分割带来的问题，还提升了分割结果的质量，对于后续的图像分析和对象识别任务大有裨益。