一种交互式尺度集模型中错误合并区域的修正方法技术

本发明专利技术提供一种尺度集中错误合并区域的修正方法。在尺度集模型构建过程中，会存在部分合并错误的区域，影响尺度集模型的使用效果。本发明专利技术首先重构尺度集模型的底层数据结构，降低尺度集模型构建模块与编辑模块的耦合性，采用最小风险分割模型计算全局最优分割尺度，并用指针数组指向该尺度下尺度集中的对应区域作为交互式编辑的起点。在区域的交互编辑过程中，针对不同类型的区域合并错误，采取单独的区域分裂或是区域分裂

【技术实现步骤摘要】
一种交互式尺度集模型中错误合并区域的修正方法


[0001]本专利技术涉及在地理信息系统与遥感软件系统中，当利用尺度集模型记录影像完整的多尺度表达后，会存在部分区域合并不正确的情况需要进行人工编辑，这一功能需要底层具有良好的数据结构对其进行支持。具体地说，涉及在地理信息系统、测绘及遥感应用领域中，对记录影像完整多尺度表达的尺度集模型，能够在模型已经完整构建的前提下，按意愿对模型内部的数据结构进行调整，实现符合用户主观认知上的区域正确合并，本专利技术可适用于针对尺度集模型中区域编辑功能的地理信息系统与遥感方面的软件与应用中。

技术介绍

[0002]影像空间分辨率的提高引出了面向对像图像处理方法。影像分割是面向对象的基础，通过影像分割，同质像素组成了一个个对象(基元、同质像素块、区域)。通过调节影像分割参数，可以获得由精细到粗糙的分割结果，对应着影像分割由过分割过渡到欠分割，这就引入了分割尺度的概念。一般情况下，每次影像分割只能获得一个分割尺度，如果对该尺度分割效果不满意，就需要调节参数，重新分割，效率很低。后来学者意识到如果对影像进行一次过分割，然本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交互式尺度集模型中错误合并区域的修正方法，其特征在于包括以下几个步骤：步骤1，通过降低尺度集模型构建模块与编辑模块的耦合性，重构以二元分割树为底层尺度集模型完整的结构，使得编辑模块可以快速访问和修改尺度集中的区域。在不降低尺度集模型构建效率的前提下，实现高效、准确的交互式编辑功能；步骤2，对影像构建尺度集模型，采用最小风险分割模型计算全局最优分割尺度，并用指针数组指向该尺度下尺度集中的对应区域，确保编辑操作时的精确度和效率；步骤3，区域分裂：选定错误合并区域的邻接区域，利用拓扑图记录区域间的拓扑关系，将其分裂至错误归并的地物间彼此分裂。在进行区域分裂的过程中，不会改变该二元分割树的树结构，即不会改变节点之间的父子关系以及树的深度，只根据分裂情况更新指针数组，保证尺度集模型的准确性；步骤4，区域合并：选定需要合并的邻接区域对进行合并，合并中需要调整尺度集的二元分割树结构，包括节点的删除与重新链接。通过对尺度集二元分割树结构的调整和指针数组的更新，实现错误合并区域的修正；步骤5，完成整副影像的调整后，根据指针数组输出对应的影像分割结果，确保最终输出的影像分割结果符合预期，保证编辑结果的准确性和稳定性。2.根据权利要求1所述的二元分割树为底层尺度集模型完整的结构方法，其特征在于，构建所述的二元分割树结点为BTreeNode类，叶子结点仅包含对应CSuperPixelSet类中与计算区域相异度阈值有关的区域信息。其中二元分割树包含大量潜在的分割结果，按照以下递归公式方法计算：f(n)＝f(n
left
)
×
f(n
right
)+1
ꢀꢀꢀ
(1)f(n
leaf
)＝1
ꢀꢀꢀ
(2)式中，f(n)代表以n为根节点的二元分割树可能分割结果的个数；n
left
和n
right
分别表示节点n的左右叶子节点；n
leaf
表示二元分割树的叶子节点。3.根据权利要求1所述的利用最小风险分割模型计算全局最优分割尺度的方法，其特征在于，所述的最小风险分割模型是基于归一化局部方差和莫兰指数计算每个尺度的区域内部同质性和区域间异质性，并获得全局表达最优的尺度。采用指针数组P指向该全局最优尺度下尺度集二元分割树中对应的区域。在计算机屏幕上显示指针数组P指向的区域。4.根据权利要求3所述的最小风险分割模型的方法，其特征在于，所述利用最小风险分割模型考虑了分割状态(过分割和欠分割)与全局同质性之间的显著关系，将尺度k的总风险定义为：其中，r为总风险；N表示该尺度下的分割数；Q表示分割不足的...

【专利技术属性】
技术研发人员：寇雯齐，沈占锋，雷雅婷，王浩宇，张驰，黄岚，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：