矢量C-V模型的高光谱遥感影像分割

摘要：

高光谱遥感影像除了包含普通2维影像所具有的空间信息还包含了1维光谱信息,传统的针对2维影像的分割方法不能很好地应用于高光谱遥感影像.为此,本文提出一种能够同时处理多波段影像的高光谱遥感影像矢量C-V模型分割方法.首先选出高光谱遥感影像中目标与背景对比度较大的波段,并通过计算波段相关系数,去除其中的冗余信息形成新的波段组合,进而根据所确定的波段组合构建高光谱遥感影像矢量矩阵;在此基础上,构造基于该矢量矩阵的矢量C-V分割模型.模型中通过引入基于梯度的边缘引导函数,在保留传统C-V模型基于区域信息进行影像分割的基础上,利用影像的边缘细节信息,增强了模型在异质区域和复杂背景情况下对目标边缘的捕捉能力,提高了对高光谱遥感影像的分割精度和速度.最后利用HYPERION数据进行仿真实验,并将实验结果和传统C-V模型和相关方法进行了对比,结果表明,本文方法能够在短时间内有效地分割高光谱遥感影像,与传统方法相比,具有分割精度更高运算速度更快的特点.

关键词：高光谱遥感、影像分割、矢量C-V模型、边缘引导函数

所属期刊栏目：19

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金编号:41271422,62402214;高等学校博士学科点专项科研基金编号:20132136110002;辽宁省博士科研启动基金编号:20121076;辽宁省教育厅科学研究一般项目编号:L2013405,L2014423;智能计算与信息处理教育部重点实验室湘潭大学开放课题编号:2011ICIP06

在线出版日期：2015-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：443-450