高分辨率遥感图像分割与信息提取

随着卫星传感器的空间分辨率不断提高，高分辨率遥感图像的处理方法已成为研究的热点，遥感图像的信息提取技术将从基于像元的分类逐步过渡到面向对象的识别与提取，以满足土地利用精细分类、建筑物目标提取等应用的迫切需求。遥感图像分割是面向对象识别的关键，本书基于频谱分析理论与频域滤波方法，对IKONOS卫星图像的特征提取与图像分割技术进行了研究，根据振幅和相位信息提取遥感图像的纹理和边缘特征，并提出多频段标记算法实现了结合纹理和边缘特征的图像分割。本书的主要研究内容与结论包括：（1）对高分辨率遥感图像典型地物的频谱特征及相位信息载荷理论进行探讨与分析，揭示了地物频谱特征与频域滤波器设计的相互联系。（2）给出了遥感图像频域滤波器间隔和带宽参数的设计方法，并根据地物的频谱特征提出用logGabor滤波器改进Gabor滤波器提取遥感图像特征。（3）基于滤波响应的特征向量矩阵，利用振幅和相位信息提取高分辨率遥感图像的纹理和边缘特征。（4）提出多频段纹理标记算法，实现了结合纹理和边缘特征的分水岭分割，取得可靠的图像分割结果。