二维直方图分水岭分割的改进方法与应用

本文主要探讨了"二维直方图分水岭分割方法的研究"，这是一项针对遥感影像处理领域的创新技术。传统的图像分割方法通常依赖于一维直方图，虽然速度快，但在处理信噪比下降、光照不均匀等复杂场景时，可能无法准确捕捉到图像的局部空间特征，导致分割效果不佳。为解决这个问题，研究者提出了一种新的二维直方图构建策略。 这种方法首先选择遥感影像中两个具有较强区分能力的特征，例如像素灰度值和邻域灰度均值，将它们组合成一个二维直方图。这个二维直方图被视作一幅虚拟的灰度图像，其中每个像素的灰度值由两个特征的组合决定。接下来，利用标记分水岭算法对二维直方图进行分割，这样可以更好地识别出不同类别地物在特征空间中的位置。这种方法的优势在于能够突出显示“峰和谷”，从而更好地适应图像中的局部空间结构，提高分割的准确性。 与传统的二维直方图方法如模糊聚类、二维最大相关准则和最大熵方法相比，本文的分割方法更倾向于筛选出更具区分性的特征，降低了对单一阈值依赖，进而避免了因阈值选择不当而导致的错误分割。例如，文献[4]和[6]虽然结合了二维直方图与模糊聚类，但在抑制噪声方面仍有局限，且运算开销较大。而文献[8]和[9-12]提出的快速递推算法虽然提高了运算速度，但传统的区域直分方法可能限制了分割效果。 论文作者FAN Li和ZHOU Shaoguang，来自河海大学测绘工程系，他们的研究旨在改进图像分割的精度和效率，特别是在处理遥感数据时，通过优化的二维直方图分水岭分割算法，为后续的图像分析和理解提供了更可靠的基础。整个研究过程展示了对图像处理技术的深入理解和创新实践，对于提高遥感数据分析的科学性和实用性具有重要意义。