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一种面向对象的遥感图像多尺度分割方法
摘要
遥感图像的自动分割是遥感图像分析与处理领域中的重要问题之一。基于多尺度分割的方法能够更好地提高分割的准确率和效率，因此在该领域中被广泛采用。本文提出了一种基于面向对象的遥感图像多尺度分割方法，该方法通过利用遥感图像的多个尺度信息，构建图像的分层表示，然后通过基于对象的分割技术，实现对不同尺度级别的遥感图像进行分割。实验表明，该方法能够提高分割的准确率和效率。
关键词：遥感图像；多尺度分割；面向对象；分层表示；分割技术
引言
遥感图像的自动分割对于遥感图像分析与处理领域具有重要的作用。其应用范围包括农业、林业、地质、城市规划等众多领域。然而，由于遥感图像的复杂性、多样性和噪声等因素的干扰，传统的色彩、纹理、边缘等经典特征方法无法达到理想的效果。而多尺度分割技术则考虑到了遥感图像在不同尺度下的不同特征，并以此提高分割的准确率和效率。而面向对象的遥感图像分割技术也被广泛地应用于该领域中。
多尺度分割方法的本质是构建图像的分层表示，即图像在不同尺度下的分层表示。对于遥感图像而言，一般采用多个尺度的滤波和分割方法，以得到有关各种尺度的分割信息。同时，在细节层次上的分割结果则是由邻域像素的信息构建而成。在该论文中，我们提出了一种基于面向对象的多尺度分割方法，该方法利用了各个尺度下的图像特征，构建了图像的分层表示，然后通过基于对象的分割技术，实现对不同尺度级别的遥感图像进行分割。
方法
本文提出的方法主要分为以下几个步骤：图像滤波、分层表示、对象检测和分割。其中，图像的滤波采用高斯滤波器进行，以得到不同尺度下的图像信息。接着，将多个尺度下的图像信息构建成图像的分层表示，该表示包括原始图像和具有不同尺度的高斯金字塔。然后，根据该表示的特征，采用基于对象的分割技术，对不同尺度级别的遥感图像进行分割。
具体地，基于对象的分割技术采用了改进的平滑距离变换和概率模型。平滑距离变换主要用于分割的前景和背景的分离，通过对分割结果进行多次迭代，可得到更好的分割效果。而概率模型则用于对分割结果进行后处理，以消除分割带来的小范围的误差。
结果
本文对比了多种不同方案的分割方法，发现本文所提出的基于面向对象的遥感图像多尺度分割方法在准确率和效率方面均有良好表现。同时，对于不同的遥感图像，该方法能够自适应地调整分割方式，以保证其在不同的尺度级别下均具有较好的分割结果。
结论
在本文中，我们提出了一种基于面向对象的遥感图像多尺度分割方法。该方法通过综合考虑遥感图像在不同尺度下的特征，结合平滑距离变换和概率模型等技术，实现了对遥感图像的高效分割。实验表明，该方法能够提高分割的准确率和效率，在遥感图像分析与处理领域具有良好应用前景。