改進的Otsu算法在多尺度圖像分割中的應用研究.pdf

1、數(shù)字圖像處理的一個主要技術是圖像分割，它一直是圖像處理領域的研究熱點之一;尺度是遙感圖像最基本的特征，近年來許多學者對圖像尺度理論的研究也越來越多。圖像分割在固定尺度上往往會出現(xiàn)分割的精確性與易分割性的矛盾。由于遙感地物是具有尺度特性的，所以將遙感圖像多尺度理論應用于圖像分割中，可以把精細尺度的精確性與粗糙尺度的易分割性有效的統(tǒng)一起來。
　　 本文以1m分辨率的IKONOS全色影像以及0.5m分辨率的Geoeye-1全色影像為例

2、，通過多尺度理論與圖像分割方法的結合，研究了新方法圖像分割性能。具體的研究內容和研究成果如下:
　　 (1)介紹了一種層次映射多分辨率模型，該模型采用局部平均法實現(xiàn)高分辨率圖像向低分辨率方向的尺度擴展;建立了一種根據(jù)父子間像素距離確定其映射關系的方法，實現(xiàn)低分辨率下的圖像分割結果向高分辨率方向映射，得到對應于原始分辨率的圖像分割結果。
　　 (2)介紹了最優(yōu)尺度選擇的幾種方法:經(jīng)典的局部方差法與變異函數(shù)法;提出了一種基于

3、信息熵的遙感圖像最優(yōu)尺度選擇方法。本文采用平均局部方差法計算適合表達實驗一圖像數(shù)據(jù)的最優(yōu)尺度是分辨率為4m時的圖像;采用基于信息熵的方法計算出適合表達實驗二的圖像目標的最優(yōu)尺度是分辨率為1m時的圖像。
　　 (3)將尺度理論應用于圖像分割中，提出一種基于最優(yōu)尺度影像的改進Otsu圖像分割算法。首先針對傳統(tǒng)的Otsu算法存在閾值偏移的缺點，提出了一種綜合考慮均值與方差函數(shù)的改進Otsu算法，同時引入Otsu遞歸分割算法，通過兩組實