多源遥感图像区域提取分析研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com计算机科学2004Vo1．31m7(增刊)多源遥感图像区域提取分析研究*)王静彭望碌郭平(北京师范大学信息科学学院北京100875)(北京师范大学珠海分校信息技术学院珠海519085)摘要多源遥感图像区域提取分析主要依赖于图像区域的特征，本文提出了两种多源遥感图像区域分析的方法：基于形状轮廓的多源遥感图像区域分析和基"I-R~多源遥感图像区域分析，并对两种方法的分析结果进行了比较。关键词多源遥感图像，区域分析，纹理特征，形状特征分割(分割时要保证区域部分对应灰度为1，背景部1引言分为O)，并对分割后的图像根据连通面积进行过区域

2、分析既是图像分析和理解的一项基本内滤，过滤掉较小面积的区域，剩下一些主要的区域，容，又常常是关键的一步处理，图像的区域指的是一形成的图像，我们称为二值图像。个相互连通的具有一致的“有意义”属性的像素元，(3)若对应二值图像区域部分单波段图像的灰可以选用多种量作为有意义的属性，如图像本身的度集中在零附近，则将单波段图像取反。灰度值、纹理特征、形状特征等。多源遥感图像提取(4)将对应于二值图像背景部分的单波段图像分析的主要任务是分析多源遥感图像区域特征用于的灰度置零，其余灰度不变，这样形成的图像，我们对多源遥感图像区域进行提取。因此，目前对多源称为目标图像。遥感图像区域特征的选

3、择和提取成为研究重点，并(5)计算目标图像的7个矩特征和二值图像的把所提取的特征，用于多源遥感图像区域分析。本7个矩特征，这14个特征组成特征向量。文研究了两种对多源遥感图像进行区域特征提取分2．2矩特征提取结果分析析的方法：基于形状轮廓特征的多源遥感图像区域我们用所提取的矩特征，对多源遥感图像进行特征提取和基于纹理特征的多源遥感图像区域特征提取，来验证矩特征是否可用来有效表示多源遥感提取。图像区域特征。两幅图像的相似度，我们用两幅图像特征向量2形状轮廓特征提取欧式距离[]的相反数来表示，设两幅图像的特征向形状特征是指地物外部轮廓的形状在影像上的量分别为：反映，不同类型的地

4、面目标有其特定的形状，因此地(，，⋯，)和(钾，，⋯，钾)物影像的形状特征是可以用来表示多源遥感图像区则域特征，用于进行遥感图像区域提取分析。本文中使几———一用了矩特征来描述多源遥感图像形状区域特征。sim(q，i)=一dis(q，i)=一4(柙一)(1)2．1矩特征提取过程计算待搜索图像与多源遥感库中每幅图像的相矩是对图像的一种统计形式，计算时要用到图似度，并对所有的相似度进行归一化可以得到最终像或区域中所有相关像素点。本文使用了七个不变的相似度。矩，具体的定义详见参考文[4]。经过提取实验证明，用矩特征表示遥感图像的已往实验已经证明：七个不变矩对平移、旋转和形状轮廓特

5、征在进行具有明显区域轮廓多源遥感图缩放具有不变性，并在本实验中得到进一步验证，像提取是可行的。因此矩特征不受分辨率高低的影响。实验中我们发现：(1)若遥感图像是由多个波段组成的，则对图1．若多源遥感数据库和待搜索的图像有明显的像进行K—L变换[3]，转化为单波段图像，若图像是区域特征，不同图像可表现为不同时相、不同分辨率单波段图像，则不进行变换。不同波段和不同旋转角度，在此情况下提取结果比(2)将单波段图像根据其灰度直方图进行图像较理想。*)国家自然科学基金(6O2750o2)资助课题。王静研究方向：计算机应用。·66·维普资讯http://www.cqvip.com2．当

6、待搜索图像和遥感数据库中的图像包含的面，人工地物，如道路、居民地等具有较为规则的纹是同一地区，但区域范围大小不同时(如图l所示)理，而自然地物则呈现不规则、随机分布的纹理⋯1；的情况，在图像分割时显然会得到不同的区域轮廓纹理特征反映了图像本身的属性，纹理特征也可以(如图2所示)，再分别计算区域的矩特征，因为矩特用来对图像中的空间信息进行一定程度的定量描征计算要用到与区域相关的所有点，因此两个区域述。描述纹理的方法很多，用共生矩阵来描述纹理的矩特征的相似度较小，这时会造成虽是同一地区是一种有效手段。的图像，但它们相似度较小的情况，从而会发生漏选3．1共生矩阵灰度共生矩阵[2]

7、表示图像灰度级空间相关的矩阵，表示图像中相距(Ax，Av)的两个灰度像素同时出现的联合频率分布。若将图像的灰度级定位L级，那么共生矩阵为LXL矩阵，可表示为M(△I，△)■蠢(h，k)，其中位于(h，k)的元素mhk的值表示一个灰度为h，另个灰度为k的两个相距为(Ax，Av)的像素图1两幅图像为同一地区，对出现的次数。但区域的范围大小不同的两幅图像本文选了四个共生矩阵M(5,0)(h，k)、M(5．5)(h，k)、M(o，5)(h，k)、M(一5．5)(h，k)，四个共生矩阵都除以像素对的个数，进行归一化处理。对一