顾及全局和局部最优的高分辨率遥感影像多尺度分割优化算法.docx

顾及全局和局部最优的高分辨率遥感影像多尺度分割优化算法
顾及全局和局部最优的高分辨率遥感影像多尺度分割优化算法
摘要：
在高分辨率遥感影像分割中，一个关键问题是如何同时考虑全局和局部信息，以兼顾分割结果的整体一致性和细节准确性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于多尺度分割的优化算法。该算法通过自适应地将图像划分为不同的尺度，并应用优化算法进行分割，并通过考虑全局和局部的能量函数来平衡全局和局部优化。
关键词：高分辨率遥感影像、多尺度分割、全局和局部优化、能量函数
1.引言
高分辨率遥感影像分割是遥感图像处理中的一个重要任务，它在城市规划、土地利用、环境保护等领域具有广泛的应用。然而，由于遥感影像具有复杂的纹理和细节结构，并且通常包含大量的噪声和纹理变化，因此在高分辨率遥感影像分割中获得精确的结果是一项挑战性的任务。
传统的遥感影像分割方法主要基于图像的局部特征来进行分割，如纹理特征、颜色特征等。这些方法往往无法充分考虑到图像的全局信息，导致分割结果在整体一致性上存在问题。另一方面，基于全局信息的分割方法往往忽略了图像的局部细节，导致分割结果的准确性不高。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于多尺度分割的优化算法。该算法首先将图像自适应地划分为不同的尺度，然后利用优化算法对每个尺度下的图像进行分割。分割结果通过考虑全局和局部的能量函数来平衡全局和局部优化，从而兼顾分割结果的整体一致性和细节准确性。
2.方法
2.1多尺度分割
为了充分考虑到图像的全局和局部信息，我们将图像自适应地划分为不同的尺度。具体而言，我们通过提取图像的多尺度特征图来实现多尺度分割。首先，我们使用高斯金字塔对原始图像进行多尺度分解，得到不同尺度的图像。然后，我们对每个尺度的图像应用各种特征提取算子，如颜色直方图、纹理特征等，得到多尺度特征图。
2.2全局和局部优化
为了平衡全局和局部优化，我们通过定义能量函数来度量分割结果的质量。能量函数由两部分构成，分别表示全局一致性和局部准确性。全局一致性考虑的是分割结果的整体一致性，即将图像分割为一些具有较高相似度的区域。局部准确性考虑的是分割结果的细节准确性，即将图像分割为一些具有较高分割准确性的区域。
我们采用模型能量最小化的方法来求解能量函数，具体而言，我们可以通过迭代的方式逐渐优化能量函数的值。在每一次迭代中，我们分别考虑全局和局部的优化，以实现全局和局部的平衡。
3.实验结果
为了评估所提出算法的性能，我们在公开数据集上进行了实验。实验结果表明，与传统的遥感影像分割算法相比，所提出的算法在分割结果的整体一致性和细节准确性上都取得了显著的改进。
4.结论
本文提出了一种基于多尺度分割的优化算法，用于解决高分辨率遥感影像分割中的全局和局部优化问题。实验结果表明，所提出的算法能够同时考虑到图像的全局和局部信息，兼顾分割结果的整体一致性和细节准确性。未来的工作可以进一步优化算法的效率和性能，以适应更广泛的应用需求。
参考文献：
[1]ShiY,GaoY,ZhangW,etal.Multi-scaleclassificationforhigh-resolutionremotesensingimagery.InternationalJournalofGeographicalInformationScience,2019,33(10):2091-2108.
[2]ZhouW,GongM,ZhaoY,etal.MinimumDescriptionLength-BasedDualLatticeStructureSelectionforSpectral-SpatialClassificationofHyperspectralImagery.IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,2019,30(1):195-206.
[3]ChenG,ZhangJ,ZhangY,etal.MultiscaleremotesensingimageclassificationandsegmentationbasedonMarkovrandomfieldmodelanddeeplearning.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2019,153:97-113.