一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理系统及方法，本系统包括预处理模块、定位模块、合并模块以及分割模块；所述预处理模块用于对给定图像进行预分割，获得多个子区域；所述定位模块用于确定每个子区域的链接区域；所述合并模块用于按照相同特征分别对所述多个子区域进行合并，获得每种特征对应的子分割结果；所述分割模块用于对相同特征的子分割结果进行聚类集成，从而获得给定图像的分割结果。同时还提供一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理方法，能够更好的把图像分割技术应用在遥感图像地物信息自动提取中。术应用在遥感图像地物信息自动提取中。术应用在遥感图像地物信息自动提取中。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理系统及方法


[0001]本专利技术涉及遥感图像智能分割领域，具体为一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理系统及方法。

技术介绍

[0002]遥感图像分割技术是一项关键性的技术，它是数字图像处理的基础，在图像工程中有着十分重大的意义。在终像工程的科学研究和实际应用中，相关工作人员一般只对图像中的局部内容有兴趣，这些局部的内容被称为前景，它们是一些具有特定性质和特征的局部，图像中前景以外的内容被称为背景。有时为了研究和应用的需要，要把前景从整幅图中提取出来，以便为下一步的工作做准备。图像分割技术就是根据一些特征把图像进行处理以使所需的前景从整幅图像的背景中分离出来的一个过程。图像分割技术现在已经在众多行业领域中得到了应用，并且应用的范围在不断的扩大，如在医学影像分析、图像识别、遥感图像分析、军事、农业中等都有大量应用。遥感图像分割，就是根据遥感图像的一些特征，把遥感图像分割成一个一个的小区间，并且根据需要把特定的背景分离出来的过程。在土地利用遥感监测的工作中需要把地物及地类信息提取出来，目前主要依靠人判读。但遥感图像数据量庞大，单纯依靠人工判读的方法就显得费时费力。怎样能更好的把图像分割技术应用在遥感图像地物信息自动提取中就显得尤为重要和迫切。国内外的学者对此进行了大量的研究，到现在为止已经提出了许多种遥感图像分割算法，但由于遥感图像自身的一些特性如大信息量、图像内容复杂、边界不清晰等，使得遥感图像分割算法的通用性很差，没有一个可依赖的模型对此过程进行全程的体现与指导，从而也影响了分割技术在遥感图像分割领域中的实际应用。
[0003]总之，通过加深对图像分割技术的研究，以使其能够更好的应用在遥感图像地物信息提取中，对图像分割技术未来的发展以及对遥感图像图的理解分析都有着相当重大的现实意义。
[0004]所以，人们需要一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理系统及方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理系统，该系统包括：预处理模块、定位模块、合并模块以及分割模块；
[0008]所述预处理模块用于对给定图像进行预分割，获得多个子区域；
[0009]所述定位模块用于确定每个子区域的链接区域；
[0010]所述合并模块用于按照相同特征分别对所述多个子区域进行合并，获得每种特征
对应的子分割结果；
[0011]所述分割模块用于对相同特征的子分割结果进行聚类集成，获得给定图像的分割结果；
[0012]所述预处理模块的输出端与所述定位模块的输入端相连接；所述定位模块的输出端与所述合并模块的输入端相连接；所述合并模块的输出端与所述分割模块的输入端相连接。
[0013]根据上述技术方案，所述定位模块包括提取单元、第一计算单元以及确定单元；
[0014]所述提取单元用于提取子区域与其邻接子区域的特征值，关于所述特征值的提取为现有技术，图像特征可根据需求进行选择，一般分为图像的点线面特征、纹理特征、颜色特征和统计特征等；
[0015]所述第一计算单元用于根据提取的特征值，计算所述子区域与其邻接子区域之间的特征相似度；
[0016]所述确定单元用于将特征相似度大于相似度特征值并且区域面积大于所述子区域的邻接子区域作为所述子区域的链接区域。
[0017]根据上述技术方案，所述合并模块包括计算单元以及合并单元；
[0018]所述计算单元用于根据每个所述子区域与其链接区域间的特征相似度及语义相似度评估函数，确定每个所述子区域的链接区域的合并权值；
[0019]所述合并单元体用于将每个所述子区域与其合并权值最大的链接区域进行合并。
[0020]根据上述技术方案，所述分割模块包括处理单元、设定单元以及分割子单元；
[0021]所述处理单元用于计算所述每种特征对应的子分割结果的特征相似度，并对所述相同特征的子分割结果的特征相似度进行归一化；
[0022]所述设定单元用于将归一化后特征相似度的最小值所对应的子分割结果的聚类数目作为最终聚类数目；
[0023]所述分割子单元用于将所述相同特征的子分割结果按照最终聚类数目进行谱聚类集成，获得所述给定图像的分割结果。
[0024]一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理方法，该方法包括以下步骤：
[0025]S1、对给定图像进行预分割，获得多个子区域；
[0026]S2、确定每个子区域的链接区域；
[0027]S3、按照相同特征分别对所述多个子区域进行合并，获得每种特征对应的子分割结果；
[0028]S4、对相同特征的子分割结果进行聚类集成，获得给定图像的分割结果。
[0029]根据上述技术方案，在S2中，对于所述子区域的链接区域根据子区域的特征值提取的特征相似度，确定每个子区域的链接区域的合并权值，利用所述提取单元提取每个子区域的特征值集合为U＝{U1，U2，...，U
n
}，其中，对于所需的子区域p
i
的同属特征集合为特征值集合的子集，根据下列公式计算子区域之间的特征相似度：
[0030][0031]其中，pi和pj分别为两个不同的子区域的特征值集合中的部分子集，相似度特征值可以根据需求针对不同的特征分别设定，σ(P
i
，P
j
)为子区域p
i
和p
j
的特征相似度，sim(p
i
,
p
j
)是pi,pj两个链接区域的特征相似度，E是一个相似度评估函数，比较pi,pj两个链接区域的特征相似度：若得出相似度函数相等，则说明两个子区域属于同一特征区域；若得出相似度函数不相等，则说明两个子区域不属于同一特征区域。
[0032]根据上述技术方案，在S2中，利用所述确定单元，将特征相似度大于相似度特征值，且区域面积大于该子区域的邻接子区域作为该子区域的链接区域，当子区域与其邻接子区域之间的特征相似度大于设定的相似度特征值时，认为该子区域与其邻接子区域之间具有链接关系，比较两个子区域的区域面积，大于该子区域面积的邻接子区域即认定为该子区域的链接区域，子区域的链接方向指向其链接区域，其中，相似度特征值可以根据需求针对不同的特征分别设定，例如，颜色特征对应的相似度特征值可以设定为所有子区域的HSV颜色的特征相似度均值；纹理特征对应的相似度特征值可以设定为所有子区域的纹理共生矩阵的特征相似度均值；SIFT特征对应的相似度特征值可以设定为所有子区域的SIFT特征相似度均值。
[0033]根据上述技术方案，在S3中，利用所述合并模块对相同特征分别对所述多个子区域进行合并，合并将图像的子区域合并可以看成是由一个节点按照链本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理系统，其特征在于：该系统包括：预处理模块、定位模块、合并模块以及分割模块；所述预处理模块用于对给定图像进行预分割，获得多个子区域；所述定位模块用于确定每个子区域的链接区域；所述合并模块用于按照相同特征分别对所述多个子区域进行合并，获得每种特征对应的子分割结果；所述分割模块用于对相同特征的子分割结果进行聚类集成，获得给定图像的分割结果；所述预处理模块的输出端与所述定位模块的输入端相连接；所述定位模块的输出端与所述合并模块的输入端相连接；所述合并模块的输出端与所述分割模块的输入端相连接。2.根据权利要求1所述的一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理系统，其特征在于：所述定位模块包括提取单元、第一计算单元以及确定单元；所述提取单元用于提取所述子区域与其邻接子区域的特征值；所述第一计算单元用于根据提取的特征值，计算所述子区域与其邻接子区域之间的特征相似度；所述确定单元用于将特征相似度大于相似度特征值并且区域面积大于所述子区域的邻接子区域作为所述子区域的链接区域。3.根据权利要求1所述的一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理系统，其特征在于：所述合并模块包括计算单元以及合并单元；所述计算单元用于根据每个所述子区域与其链接区域间的特征相似度及语义相似度评估函数，确定每个所述子区域的链接区域的合并权值；所述合并单元体用于将每个所述子区域与其合并权值最大的链接区域进行合并。4.根据权利要求1所述的一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理系统，其特征在于：所述分割模块包括处理单元、设定单元以及分割子单元；所述处理单元用于计算所述每种特征对应的子分割结果的特征相似度，并对所述相同特征的子分割结果的特征相似度进行归一化；所述设定单元用于将归一化后特征相似度的最小值所对应的子分割结果的聚类数目作为最终聚类数目；所述分割子单元用于将所述相同特征的子分割结果按照最终聚类数目进行谱聚类集成，获得所述给定图像的分割结果。5.一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、对给定图像进行预分割，获得多个子区域；S2、确定每个子区域的链接区域；S3、按照相同特征分别对所述多个子区域进行合并，获得每种特征对应的子分割结果；S4、对相同特征的子分割结果进行聚类集成，获得给定图像的分割结果。6.根据权利要求5所述的一种基于多源信息的遥感图像智能分割管理方法，其特征在于：在S2中，对于所述子区域的链接区域根据所述子区域的特征值提取的特征相似度，确定每个子区域的链接区域的合并权值，利用所述提取单元提取每个子区域的特征值集合为U
＝{U1，U2，...，U
n
}，其中，对于所需的子区域p
i
的同属特征集合为特征值集合的子集，根...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫泽川，狄玮琪，陈燕婕，孙皓，
申请(专利权)人：江苏天汇空间信息研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：