一种遥感图像分类后处理方法、存储介质及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种遥感图像分类后处理方法，其包括步骤获取遥感图像的初始分类结果图；将所述初始分类结果图转换为多张与目标地物类别分别对应的二值图，并对多张所述二值图上的每一个像素点赋予类别标签；对多个所述二值图进行形态学算法处理，以消除所述二值图中的噪声；将所有的所述二值图以同一坐标系为基准进行叠加合并，并获取合并后图像中每一个像素点上类别标签的定义；及根据每个像素点上类别标签的个数及定义，确定每个像素点代表的目标地物。本发明专利技术还提供一种存储介质及遥感图像分类后处理系统，本发明专利技术提供的遥感图像分类后处理方法、存储介质及系统通过将初始分类结果图分成多张二值图进行形态学处理，以有效的去除椒盐噪声。

【技术实现步骤摘要】
一种遥感图像分类后处理方法、存储介质及系统
本专利技术涉及遥感图像处理领域，尤其涉及一种遥感图像分类后处理方法、存储介质及系统。
技术介绍
随着遥感技术的不断发展，遥感平台的多样化以及遥感图像光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率的不断提高，遥感技术已经在环境监测、材料分析，城市规划，精准农业和军事侦察等领域得到了广泛应用。地物分类是遥感影像处理与应用的一个重要环节，其目的是给影像中每个像元赋予唯一的地物标识符，目前已有一系列方法来对遥感影像地物进行分类，根据是否引入样本以及样本多少可分为非监督分类、半监督分类、监督分类，但多数分类方法仅考虑影像的光谱特征，由于地物类别的复杂性，以及影像像元同物异谱、异物同谱现象的存在，导致分类结果往往出现很多孤立点，分类结果存在地物类别混淆以及“椒盐噪声”现象，使得分类精度难以达到理想结果。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种遥感图像分类后处理方法、存储介质及系统解决遥感图像分类后其分类结果存在地物类别混淆以及椒盐噪声的问题。为了达到上述目的，本专利技术解决技术问题的技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种遥感图像分类后处理方法，其特征在于，包括步骤：/n获取遥感图像的初始分类结果图；/n将所述初始分类结果图转换为多张与目标地物类别分别对应的二值图，并对多张所述二值图上的每一个像素点赋予类别标签；/n对多个所述二值图进行形态学算法处理，以消除所述二值图中的噪声；/n将所有的所述二值图以同一坐标系为基准进行叠加合并，并获取合并后图像中每一个像素点上类别标签的定义；及/n根据每个像素点上类别标签的个数及定义，确定每个像素点代表的目标地物。/n

【技术特征摘要】
1.一种遥感图像分类后处理方法，其特征在于，包括步骤：
获取遥感图像的初始分类结果图；
将所述初始分类结果图转换为多张与目标地物类别分别对应的二值图，并对多张所述二值图上的每一个像素点赋予类别标签；
对多个所述二值图进行形态学算法处理，以消除所述二值图中的噪声；
将所有的所述二值图以同一坐标系为基准进行叠加合并，并获取合并后图像中每一个像素点上类别标签的定义；及
根据每个像素点上类别标签的个数及定义，确定每个像素点代表的目标地物。


2.如权利要求1所述的一种遥感图像分类后处理方法，其特征在于，所述将所述初始分类结果图转换为多张与目标地物类别分别对应的二值图，并对多张所述二值图上的每一个像素点赋予类别标签还包括：
对初始分类结果图进行二值化处理；
将二值化处理后的图像按照目标地物分为多张二值图；及
将每张二值图上的像素点赋予类别标签。


3.如权利要求2所述的一种遥感图像分类后处理方法，其特征在于：
所述类别标签的作用为对每个像素点附加一个标识，以使每个像素点具有与之对应的定义。


4.如权利要求1所述的一种遥感图像分类后处理方法，其特征在于，所述对多个所述二值图进行形态学算法处理，以消除所述二值图中的噪声还包括：
利用形态学开、闭运算消除二值图中离散的像素点；及
对代表目标地物的像素中的像素孤岛进行填充。


5.如权利要求1所述的一种遥感图像分类后处理方法，其特征在于，所述将所有的所述二值图以同一坐标系为基准进行叠加合并，并获取合并后图像中每一个像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓帆，付含聪，刘远刚，邵燕林，
申请(专利权)人：长江大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42