一种高分辨率城区遥感影像分割方法

张宏伟，陈庆，张保明，郭海涛，卢俊

（1.信息工程大学地理空间信息学院，郑州450001; 2.61206部队，大连116000）

一种高分辨率城区遥感影像分割方法

张宏伟1，陈庆2，张保明1，郭海涛1，卢俊1

（1.信息工程大学地理空间信息学院，郑州450001; 2.61206部队，大连116000）

高分辨率遥感影像具有丰富的地物细节信息。本文将均值漂移算法应用到高分辨率城市区域遥感影像的分割中，并对其实验结果进行了分析，为下一步的研究提供理论支持。

遥感影像；高分辨率；分割；均值漂移

1 引言

随着遥感技术的快速发展，高分辨率遥感影像在各个领域中得到了广泛的应用［1］，具备数据量大、地物细节复杂和尺度依赖的特点。影像分辨率的提高，使得影像具有极其丰富的信息量，能够提供充足的有用信息，这为利用遥感影像进行建筑物几何及结构等特征信息准确有效的提取提供了强有力的支持，但是同时其中的干扰因素也在变大，使得对目标的提取提出了更高的要求。

影像分割就是将一幅影像分成互不相同的区域，使每一区域的内部具有一定的特征相似性，如相同的灰度、纹理或者其它的属性特征，而不同的区域则存在较大的差异。影像分割是利用影像进行目标识别的关键和首要步骤，是面向对象分析的基础，为计算机视觉的后续处理提供依据。本文将Mean Shift算法应用于城市区域高分辨率遥感影像的分割中，取得了不错的效果。

2 方法描述

作为一种非参数统计方法，Mean Shift算法通过分析与查找与样本点分布最相近的模态点来实现，几乎不需要先验知识，并且其收敛速度较快，是一种有效且稳定的统计迭代方法［2］。1975年，Fukunaga和Hostetler最先提出了Mean Shift算法，它通过不停的迭代运算，搜寻其模态点，以实现密度梯度函数的估计［3］。Mean Shift算法在有效滤除复杂背景下杂波干扰的同时，能够保留相应的目标信息，因此得到了广泛的关注［4］。

2.1 Mean Shift向量及核函数

那么的x的均值漂移向量形式可以表示如式（2），它的意思是落入区域中个样本点相对于的x 的平均偏移量。

第5步：对连通区域进行统计，消除面积小于的N个点的区域，将其合并到其相邻的大区域中。

对城市区域的高分辨率遥感影像而言，其本身可以表示为具有包含色彩信息和格网信息的特征向量。我们将色彩信息视为色彩域，将格网信息视为空间域，以此构建样本向量。利用Mean Shift向量总是指向核概率密度更大的方向的特性，寻找样本密度梯度为零的地方进行影像点的聚类。

第1步：计算出当前初始点的均值偏移向量

3 实验与分析

2.2 主要过程

Mean Shift算法的基本思想是：给定一初始样本，

本文选用某城市区域的高分辨率航空影像作为实验数据进行实验，影像的大小为5616×3744。从影像中可以看出，由于分辨率比较高，影像地面场景较为复杂，包含大量的地物细节。

图1 原始影像

图2 分割后的影像

从实验结果来看，经过区域合并后，地面中的细小地物得到了很好的处理，将有助于后期面向对象的分析，将同质性区域作为一个整体对象进行处理。同时Mean Shift算法在消除噪声的同时，较好的保留了影像中的边缘信息，这也有助于后续建筑物轮廓信息的提取。

4 结论

本文针对高分辨率城市区域遥感影像的分割进行了研究，分析了均值漂移算法的特点，将其应用于高分辨率影像的分割，取得了较好的结果，可以为下一步建筑物以及植被的提取研究提供帮助。

［1］王番，梁建等.基于形状特征的线状地物提取方法研究［J］.影像技术，2014，1：50-51.

［2］Comaniciu D,Meer P.Mean shift:A robust approach toward feature space analysis［J］.IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence，2002,24(5):603-619.

［3］Fukunaga K,Hostetler L D.The estimation of the gradient of a density function with applications in pattern recognition［J］.IEEE Trans Informatioon Theory,1975,21:32-40.

［4］杨水山，何永辉，赵万生等.Mean Shift算法在带钢缺陷图像分割中的应用［J］.西安电子科技大学学报（自然科学版），2007，34（6）：1015-1018.

［5］王杰，王加银.Mean Shift算法的收敛性讨论［J］.北京师范大学学报（自然科学版），2008，44（5）：472-475.

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A Segmentation Method of High-resolution Remote Sensing Images in Urban Area

ZHANG Hong-wei1,CHEN Qing2,ZHANG Bao-ming1,GUO Hai-tao1,LU Jun1
(1.School of Surveying and Mapping,Information Engineering University,Zhengzhou450001,China; 2.61206 Troops,Dalian116000,China)

High resolution remote sensing image has rich detail information of ground objects.In this paper,the mean shift algorithm is applied to the high resolution remote sensing image segmentation in urban area,and the experimental results are analyzed,and it will provide theoretical support for the future research.

Remote Sensing Images;High Resolution;Segmentation;Mean Shift

P237；TP751

B

10.3969/j.issn.1001-0270.2015.03.26

2014-12-30

张宏伟（1985-），男，山东寿光人，博士生，研究方向：摄影测量与遥感。