本发明专利技术提供一种遥感图像分割方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：对遥感图像进行处理，得到遥感图像对应的强度信息、色相信息和饱和度信息；获取遥感图像的近红外通道信息，并对强度信息和近红外通道信息分别进行处理，得到强度信息和近红外通道信息分别对应的低频分量和高频分量；将强度信息的低频分量与近红外通道信息的高频分量进行组合，得到重组强度分量；根据色相信息、饱和度信息和重组强度分量进行处理，得到遥感图像的分割结果。实现了在对遥感图像进行分割处理时，将遥感图像的近红外通道波段的数据信息作为分割的依据和参考，提高了分割的准确性。提高了分割的准确性。提高了分割的准确性。
【技术实现步骤摘要】
遥感图像分割方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种遥感图像分割方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]遥感，从字面意义上来讲为“遥远的感知”，即一种远距离探测技术，能在不接触目标，且离目标很远的情况下探测目标，通过一系列传感器来获得探测目标的形状，空间分布特征等一系列数据。通过对这些数据的加工处理和变换，能够对远距离的地物目标进行特征提取和识别，因此，遥感技术在林业、电子、光学、军事、水文和农业等领域都有着重要的应用。
[0003]随着遥感技术的发展，如何从遥感图像中获得所需要的信息也成为了关键点。由于遥感图像中携带了巨大的信息量，为了更好的得到和利用这些信息，需要对遥感图像进行一定的加工和处理，使得遥感图像能更好地被应用在各领域。而图像分割技术能将输入的图像分割成一个个特定的区域，这样能够更好地执行之后的图像分析任务，可以说是遥感图像处理坚实的基础与关键的步骤。
[0004]而现在的遥感图像分割手段也大多是依据常见的图像分割技术所做的创新，同时由于遥感图像会包含着更多的光谱波段信息，使得传统的图像分割技术在对遥感图像进行分割时分割效果不佳，如分辨率和准确性不够高。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种遥感图像分割方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中对遥感图像进行图像分割处理时，分割效果不佳的问题。
[0006]本专利技术提供一种遥感图像分割方法，包括：对遥感图像进行处理，得到所述遥感图像对应的强度信息、色相信息和饱和度信息；
[0007]获取所述遥感图像的近红外通道信息，并对所述强度信息和所述近红外通道信息分别进行处理，得到所述强度信息和所述近红外通道信息分别对应的低频分量和高频分量；
[0008]将所述强度信息的低频分量与近红外通道信息的高频分量进行组合，得到重组强度分量；
[0009]根据所述色相信息、所述饱和度信息和所述重组强度分量进行处理，得到所述遥感图像的分割结果。
[0010]根据本专利技术提供的一种遥感图像分割方法，所述对遥感图像进行处理，得到所述遥感图像对应的强度信息、色相信息和饱和度信息，包括：
[0011]获取所述遥感图像在RGB三通道中每一个色彩通道的图像信息；
[0012]根据所述图像信息进行处理，得到所述遥感图像的强度信息、色相信息和饱和度信息。
[0013]根据本专利技术提供的一种遥感图像分割方法，所述根据所述图像信息进行处理，得到所述遥感图像的强度信息、色相信息和饱和度信息，包括：
[0014]根据所述图像信息进行计算，得到所述遥感图像的强度信息和色相强度；
[0015]将所述图像信息中的绿色通道的图像信息和蓝色通道的图像信息进行比较，并根据所述图像信息和得到的比较结果，确定所述遥感图像的饱和度信息。
[0016]根据本专利技术提供的一种遥感图像分割方法，所述对所述强度信息和所述近红外通道信息分别进行处理，得到所述强度信息和所述近红外通道信息分别对应的低频分量和高频分量，包括：
[0017]根据NSCT算法对所述强度信息和所述近红外通道信息分别进行变换，得到NSCT系数；
[0018]根据所述NSCT系数，得到所述强度信息和所述近红外通道信息分别对应的低频分量和高频分量。
[0019]根据本专利技术提供的一种遥感图像分割方法，所述根据所述色相信息、所述饱和度信息和所述重组强度分量进行处理，得到所述遥感图像的分割结果，包括：
[0020]在所述遥感图像中确定初始聚类中心和初始隶属度；
[0021]根据所述强度信息、所述色相信息和所述饱和度信息，得到强度权重、色相权重和饱和度权重；
[0022]建立所述强度信息、所述色相信息和所述饱和度信息分别对应的邻域加权距离；
[0023]根据所述初始聚类中心、所述强度权重、所述色相权重、所述饱和度权重和所述邻域加权距离，得到目标函数；
[0024]根据所述目标函数对所述初始聚类中心和所述初始隶属度进行更新，并在所述目标函数满足预设条件时得到聚类中心和隶属度；
[0025]根据所述聚类中心和所述隶属度对所述遥感图像进行分割，得到分割结果。
[0026]根据本专利技术提供的一种遥感图像分割方法，所述根据所述强度信息、所述色相信息和所述饱和度信息，得到强度权重、色相权重和饱和度权重，包括：
[0027]将所述强度信息、所述色相信息和所述饱和度信息进行两两交互，得到交互信息，其中所述交互信息包括强度色相信息、强度饱和度信息以及色相饱和度信息；
[0028]根据所述强度信息、所述色相信息和所述饱和度信息进行计算，得到分别对应的方差；
[0029]根据所述交互信息和所述方差进行计算，得到强度权重、色相权重和饱和度权重。
[0030]根据本专利技术提供的一种遥感图像分割方法，所述根据所述目标函数对所述初始聚类中心和所述初始隶属度进行更新，包括：
[0031]计算得到所述目标函数的第一函数值，并确定所述第一函数值与预设值的大小；
[0032]当所述第一函数值大于所述预设值时，更新所述聚类中心和所述隶属度，并根据更新后的所述聚类中心和所述隶属度计算所述目标函数的第二函数值；
[0033]若所述第二函数值大于所述预设值，则执行步骤：更新所述聚类中心和所述隶属度，至所述目标函数满足预设条件。
[0034]本专利技术还提供一种遥感图像分割装置，包括：
[0035]图像处理模块，用于对遥感图像进行处理，得到所述遥感图像对应的强度信息、色
相信息和饱和度信息；
[0036]信息处理模块，用于获取所述遥感图像的近红外通道信息，并对所述强度信息和所述近红外通道信息分别进行处理，得到所述强度信息和所述近红外通道信息分别对应的低频分量和高频分量；
[0037]信息融合模块，用于将所述强度信息的低频分量与近红外通道信息的高频分量进行组合，得到重组强度分量；
[0038]图像分割模块，用于根据所述色相信息、所述饱和度信息和所述重组强度分量进行处理，得到所述遥感图像的分割结果。
[0039]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述遥感图像分割方法。
[0040]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述遥感图像分割方法。
[0041]本专利技术提供的遥感图像分割方法、装置、电子设备和存储介质，在对遥感图像进行分割处理时，对遥感图像进行转换处理，得到对应的强度信息、色相信息和饱和度信息，同时获取遥感图像的近红外通道信息，并根据强度信息和近红外通道信息得到重组强度分量，且重组强度分量由强度信息的低频分量和近红外通道信息的高频分量组合而成，最后根据色相信息、饱和度信息和重组强度分量进行分割处理，得到遥感本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种遥感图像分割方法，其特征在于，包括：对遥感图像进行处理，得到所述遥感图像对应的强度信息、色相信息和饱和度信息；获取所述遥感图像的近红外通道信息，并对所述强度信息和所述近红外通道信息分别进行处理，得到所述强度信息和所述近红外通道信息分别对应的低频分量和高频分量；将所述强度信息的低频分量与近红外通道信息的高频分量进行组合，得到重组强度分量；根据所述色相信息、所述饱和度信息和所述重组强度分量进行处理，得到所述遥感图像的分割结果。2.根据权利要求1所述的遥感图像分割方法，其特征在于，所述对遥感图像进行处理，得到所述遥感图像对应的强度信息、色相信息和饱和度信息，包括：获取所述遥感图像在RGB三通道中每一个色彩通道的图像信息；根据所述图像信息进行处理，得到所述遥感图像的强度信息、色相信息和饱和度信息。3.根据权利要求2所述的遥感图像分割方法，其特征在于，所述根据所述图像信息进行处理，得到所述遥感图像的强度信息、色相信息和饱和度信息，包括：根据所述图像信息进行计算，得到所述遥感图像的强度信息和色相强度；将所述图像信息中的绿色通道的图像信息和蓝色通道的图像信息进行比较，并根据所述图像信息和得到的比较结果，确定所述遥感图像的饱和度信息。4.根据权利要求1所述的遥感图像分割方法，其特征在于，所述对所述强度信息和所述近红外通道信息分别进行处理，得到所述强度信息和所述近红外通道信息分别对应的低频分量和高频分量，包括：根据NSCT算法对所述强度信息和所述近红外通道信息分别进行变换，得到NSCT系数；根据所述NSCT系数，得到所述强度信息和所述近红外通道信息分别对应的低频分量和高频分量。5.根据权利要求1所述的遥感图像分割方法，其特征在于，所述根据所述色相信息、所述饱和度信息和所述重组强度分量进行处理，得到所述遥感图像的分割结果，包括：在所述遥感图像中确定初始聚类中心和初始隶属度；根据所述重组强度分量、所述色相信息和所述饱和度信息，得到强度权重、色相权重和饱和度权重；建立所述重组强度分量、所述色相信息和所述饱和度信息分别对应的邻域加权距离；根据所述初始聚类中心、所述强度权重、所述色相权重、所述饱和度权重和所述邻域加权距离，得到目标函数；根据所述目标函数对所述初始聚类...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾捷，王紫如，程波铭，叶能，叶飞扬，丁旭辉，卜祥元，安建平，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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