【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种分形网络演化影像分割算法,尤其是涉及。
技术介绍
影像图像分割作为一种重要的图像处理技术,已广泛应用在不同领域中,并提出了上千种分割方法,分水岭分割算法、均值漂移分割算法和Definiens公司的多分辨率影像分割算法等被应用得较多,其中分形网络演化法(Fractal Net Evolution Approach,FNEA)算法是一种有效的多尺度影像分割方法,并且被证实相比常用的只使用像素光谱信息的其他遥感分割算法,公认具有更好的分割效果。目前并行分解算法主要分为区域分解、功能分解、流水线、分而治之和同步并行等几类。常见的面向像素的并行遥感处理算法一般属于区域分解,但由于分割类算法涉及到的像素区域并不固定且范围较大,故区域分解方法并不适应。功能分解和流水线主要针对具有明确处理环节的遥感处理流程而非独立算法,并且各个处理环节较独立且交互少,比如对多张遥感图像进行地理编码且拼接的处理流程,本专利技术提出的算法不属于该类。同步并行算法主要用于对一些串行算法内部某些关键步骤的并行改造,而不是对问题解决方法的并行,属于一种辅助型的并行计算技术,多采用OpenMP等。由于图像的二维特点,一般遥感图像处理的并行算法一般是将图像分割成多个独立或带有一定重叠区域的矩形分块,然后分别对每个分块进行处理后,将结果输出到文件中进行合并。对于雷达滤波、极化分解、像素级分类、共生矩阵特征计算等问题,由于其算法处理单元为像素的小范围邻域,并且处理单元之间相互独立,因此分解与合并策略较为简单,可设计成通用方案,而对于FNEA算法,其处理单元涉及较大图像范围内像素,而且具 ...
【技术保护点】
一种并行的分形网络演化影像分割方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1.将影像针对用户期望最终尺度分解成多个由小到大的若干尺度序列,然后串行化对每个尺度进行后续操作,其中,前一个小尺度的输出是后一个较大尺度的输入;步骤2.将待分割图像按照步骤1中所分解的由小到大的若干尺度序列进行多级网格划分,形成第1级至第N级待处理网格,所述第1级至第N级待处理网格与上述由小到大的若干尺度序列相对应,即第1级待处理网格为最小尺度序列···第N级待处理网格为最大尺度序列;步骤3.执行第M级待处理网格的节点对应的子任务,其中M=1、2···N,N为正整数;步骤4.当第M级待处理网格的节点对应的子任务执行完毕后,将执行过程中产生的有效分割结果进行合并,以作为尺度序列中更大尺度的输入;步骤5.重复步骤3至步骤4,直至处理完至第N级待处理网格,即用户指定尺度后,处理结束。
【技术特征摘要】
1.一种并行的分形网络演化影像分割方法,其特征在于,包括以下步骤 步骤I.将影像针对用户期望最终尺度分解成多个由小到大的若干尺度序列,然后串行化对每个尺度进行后续操作,其中,前一个小尺度的输出是后一个较大尺度的输入; 步骤2.将待分割图像按照步骤I中所分解的由小到大的若干尺度序列进行多级网格划分,形成第I级至第N级待处理网格,所述第I级至第N级待处理网格与上述由小到大的若干尺度序列相对应,即第I级待处理网格为最小尺度序列· 第N级待处理网格为最大尺度序列; 步骤3.执行第M级待处理网格的节点对应的子任务,其中M=l、2 · · - N, N为正整数;步骤4.当第M级待处理网格的节点对应的子任务执行完毕后,将执行过程中产生的有效分割结果进行合并,以作为尺度序列中更大尺度的输入; 步骤5.重复步骤3至步骤4,直至处理完至第N级待处理网格,即用户指定尺度后,处理结束。2.根据权利要求I所述的一种并行的分形网络演化影像分割方法,其特征在于,所述步骤2中,分割时基于以下定义将影像分为有效区,无效区和扩展区,并定义图像覆盖区域为Gimage,且图像被划分为η个规则矩形区域,分别为G1, G2,, Gn,则 G1 U G2 U G3. . . U Gn = Gimage G1 n G2 n G3... n Gn = Φ 定义扩展区EG1为被划分图像G1边界向外扩展若干像素的区域,其他依次类推得到EG2,对G1与EG1内的所有像素进行FNEA分害I],设得到m个分割对象集合OG1 = IO1, 02,O3...0J,将m个分割对象根据与匕之间是否存在包含关系划分为两个集合并定义有效分割对象为CG1 = {O e OG1 and O八Gj ;无效分割对象为M T/, = {O G OG1 and 6 g 丨,其中o八G1表示对象O与Gl在空间关系上为包含; 则定义有效区为所有有效分割对象覆盖区域之和;无效区为所有非有效分割对象覆盖区域之和,即有效区-.VG1 = IO1 U O2 U O3... U Oz, Oz e CGj无效区=VNG1 = IO1 U O2 U O3... U Oq, Oq e NC Gj 依次对 G1, G2,. . . , Gn 进行 FNEA 分割,即得到 VG1, VG2,VGn。3.根据权利要求I所述的一种并行的分形网络演化影像分割方法,其特征在于,所述的步骤2中,定义( 代表i层中标号为η的子网格所在区域,设GL Gl1...
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