【摘 要】
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面向对象的遥感影像分析是近年来出现的一个新的、有生命力的研究领域，其最基本的问题之一便是遥感影像分割。本文将选择高分辨率遥感影像作为数据，针对该类影像的分割方法在当
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面向对象的遥感影像分析是近年来出现的一个新的、有生命力的研究领域，其最基本的问题之一便是遥感影像分割。本文将选择高分辨率遥感影像作为数据，针对该类影像的分割方法在当前研究中存在的问题，对现有方法进行改进，使其在分割精度和分割效率上有所提高。
论文的主要内容是：
（1）论文对均值偏移方法进行扩展。结合高分辨率遥感影像的特点，采取如下步骤进行分割：①保证收敛精度的情况下，对多维特征空间中的数据点进行间隔采样，减少数据计算量从而提高效率；②使用区域增长方法，对收敛中心一定范围进行区域增长，划分分割区域；③对分割后的图像再进行小区域处理，将区域面积小于一定阈值的区域合并到与其最相似的邻接区域中去。与传统均值偏移方法相比，改进方法以较小的精度损失获得了较大的效率提升。
（2）论文基于形态学分割方法进行扩展。针对遥感影像的特点构建多形状结构元素，然后使用该结构元素对影像提取形态学梯度并进行开闭重构；根据人的视觉特征，使用h极小值变换对梯度的高对比度区域进行还原，保证较高的局部对比度；最后使用浸没式分水岭变换获得分割结果。与传统的方法相比，改进方法获得了更好的分割精度。
（3）考虑到均值偏移方法和形态学方法的分割精度不高，论文基于区域合并分割方法进行扩展。通过分析高分辨率遥感影像地物的特点，设计一种新的融合光谱、形状和空间位置的合并代价函数进行区域相似性度量。在合并顺序的改进中，提出一种“最小邻居链”的形式，用以表达和获取局部范围的最小合并代价区域对。对高分辨率遥感影像进行分割并与eCognition7.0的分割结果比较，结果证明本文方法更符合人的视觉感知。
（4）使用象素数量误差准则对论文所提出的分割方法及eCognition分割方法进行精度评价。结果表明：基于改进区域合并策略方法的精度优于eCognition的多分辨率分割方法。
论文的最后指出了本研究的局限以及今后需进一步展开的研究工作。
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