遥感影像分割边界的平滑方法

为了解决遥感影像分割对象边界的“栅格现象”问题,获取相对真实的分割地物对象边界,提高后续分类精度,提出了一套完整高效的平滑方法.该方法的主要流程是:对分割后所得到的每个对象的边界进行按节点拆分;对每个边界段进行断点筛选等预处理;再通过DP算法提取代表边界信息的特征点;使用3次B样条拟合所得到的特征点,完成边界平滑.实验结果表明,该方法能够获得满意的平滑效果.     

基于阈值约束最小生成树算法的区域合并方法

为了解决基于形态学的分水岭分割算法受噪声影响而产生的“过分割”问题,提出了基于阈值约束最小生成树算法的区域合并方法.利用图论中最小生成树算法(prim算法、kruskal算法和boruvka算法),把分割后的区域看作是图的顶点,有相邻关系的区域看作是图的边,相邻区域的特征差异看作是边的权值,通过设置合适的阈值和迭代次数进行区域合并.实验结果表明,该方法保持地物边界的同时能够快速有效地合并“过分割”区域,尤其适用于地物复杂、尺寸较大的遥感图像.