遥感数字图像处理教程期末复习整理(8)

来源：网络收集时间：2026-08-29

导读：遥感分割是图像智能化处理的重要发展方向，受到图像处理界的高度关注在遥感图像中，具有明显边界的地物，可以通过图像分割的方法进行提� Ｍ枷穹直媛试礁撸匚锓指钚Ч胶谩� 8.1 概述 1.图像分割图像分割是指把

遥感分割是图像智能化处理的重要发展方向，受到图像处理界的高度关注

在遥感图像中，具有明显边界的地物，可以通过图像分割的方法进行提取。图像分辨率越高，地物分割效果越好。 8.1 概述 1.图像分割

图像分割是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣的目标技术和过程，从数学角度，图图像分割是将数学图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是标记的过程，即将属于同一个区域的像素赋予相同的编号的过程。

图像分割的目的是将一幅图像分成几个区域，这几个区域之间具有不同的属，同一个区域中各像素具有某些相同的性质。 2.分割的原则

由于图像的复杂性和应用的多样性，图像分割并没有统一的标准和方法 1）依据像素灰度值的不连续性进行分割

2）依据同一个区域内部像素的灰度值具有相似性进行分割 3）主要方法

图像分割处理是将数字图像分割成互不相交的区域的过程。在这里，区域是像素的连通

集，也就是说，是一个所有像素都有的相邻或相接触的像素的集合。

连通性：在一个连通集中任意两个像素之间，都存在一条完成由这个集合的元素构成的联通路径。联通路径是一条可以在相邻像素间移动的路径。因此，在一个连通集中，你可以跟踪任意两个像素见的联通路径而不离开这个集合。 8.2灰度阈值法

阈值处理是一种区域分割技术，它在目标与背景之间存在强对比时特别有效。该方法计算简单，总能用封闭且联通的边界定义不交叠区域 8.3 梯度方法

梯度方法为图像锐化中的各种梯度算法。图像中的灰度变化时较大的区域梯度值较大，变化平缓的区域梯度值较小，在灰度均匀的区域梯度只为0 8.3.2 边缘连接

边缘连接是接近的边缘点连接起来从而产生一条闭合的联通边界的过程。这个过程填补了因为噪声和阴影的影响所产生的间隙。衣服边缘图常采用边缘点勾画出各个目标的路包括，但很少能形成图像分割所需要的闭合且连接的边界。因此，需要另一个步骤才能完成目标的检测。 1.启发式搜索

假如一幅边缘图像的某条边界上有一个像素间隙的缺口，但是这个缺口太长，不能仅用一条直线填充，它还可能不是同一条边界山的缺口，可能在两条辩解说，作为质量的量度，可以建立一个在连接任意两端点的路径上进行计算的函数。这个边界质量函数可以包括各点边缘强度的平均值，也可能会减去反应它们在个方向角上的差值是我某个质量。 2,。曲线拟合

如果边缘点很稀疏，可能需要用分段性或高阶样条曲线来拟合这些点，从而形成一条为抽取物体所适用的边界。 3.边界跟踪

假如从一个梯度图像着手进行处理，这个图像中目标单一且与背景具有反差，因为灰度级最高点别安在边界上，所以把这一点作为边界跟踪过程的起始点。

8.3.3 梯度图像的阈值化

如果用适中的阈值对一幅梯度图像进行阈值化，那么，目标与背景内部的点低于阈值，大多数边缘点则高于它。KIRSCH的分割法就利用了这种光现象。这种技术首先用一个中的

偏低的灰度阈值对梯度图像进行阈值化从而检测出目标和背景，目标与背景处于阈值之上的边界点带分开。随着阈值逐渐提高，引起目标和背景的同时增长，当它们接触上而又不至于合并时，可用接触点来定义边界。 8.4 区域生长法 8.4.1 原理

区域生长的基本思想是将具体具有相似性的像素集合起来构成区域。首先对每个需要分割的目标区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素性质相同或相似的像素合并到种子像素所在区域中，再将这些像素当作新种子像素继续进行上述过程，直到没有能够满足条件的像素可被包括起来，这样一个区域就长成了。 8.4.2 实例

区域生长法是基于相似性准则建立的一种图像分和方法，其基本思想是将图像中满足某种相似性的像素集合起来构成的区域。

1）确定图像中待分割区域的数目并确定每一个区域的种子像素，种子像素选取一般可以根据具体问题和专家经验进行选取

2）相似度准则确定。度量准则的确定是区域生长的关键，既可以选取灰度级为度量准则，也可以选取图像结构、纹理等非度量级准之外，其选取一般依赖于具体分割目的 8.5 区域分割方法

对于特征不连续的边缘检测，把图像分割成特征相同、互不重叠的连续区域的处理称为区域分割。

8.5.1 简单区域矿长发

通常利用这种方法将区域分割成不同小区域，再研究其与相邻的各个小区域之间的特征，把具有类似特征的小区域一次合并起来。简单区域矿长发一般从单个像素开始进行。

对图像进行扫描，求出不属于区域的像素

把该像素的灰度与其周围的4个邻域或8邻域内不属于任何一个区域的像素灰度进行比较，如果其差值再某一阈值一下，就把它作为同一区域加以合并

对于那些新合并的像素反复进行以上操作反复进行以上操作指导区域不能矿长位置 8.5.2 统计假说检测法

以上反复发把灰度差作为区域合并的判断标准，此外还可以根据小区域内灰度分布相似性进行区域合并

8.5.3试探法

可以根据区域的形状作为判断标准，首先把图像分割成灰度固定的区域，然后根据以下的被评价标注进行区域合并。 8.6 数学形态学方法

形态学的基本思想是使用具有一定形态的结构元素来度量和提取图像中对应性状，从而达到对图像分析和识别的目的。数学形态学可以用来简化图像数据，保持是图像的基本形状特性，同时去掉图像中与研究目的无关的部分，是形态学操作可以增强图像的对比度，消除草绳，对图像进行细化、骨架化、填充和分割等

数学形态学的数学基础和使用的语言是集合论，基本运算有4中：服饰、膨胀、开启和闭合，基于这些基本运算就可以推导和组合成各种数学形态学运算方法。

通常情况下，形态书图像处理在图像中移动一个结构元素并进行一种类似与卷积的操作。像卷积核一样没结构元素可以具有任意大小因为可以包含0和1 组合。在每个像素的位置，结构像素核与图像之间进行一种特定的逻辑运算。逻辑运算的结果存在于输出图像中对应该像素位置上，其效果取决于节后元素大小、内容及使用的逻辑运算。

8.6.1 基本概念

集合论是图像形态学处理的基础。

8.6.2 腐蚀和膨胀 1 腐蚀

简单的腐蚀是消除目标所有边界点的一种过程，其结果是目标沿着周边与原物体小一个小面积。如果目标是圆的，它的直径在每次腐蚀后将减少两个像素。 2.膨胀

膨胀时将与目标接触所有背景点结合并到该目标中的过程。该过程的结果是使面积增大了相应的数量点。如果目标是圆的，它的直径在每次膨胀够增大，如果两个目标在某一点相隔小于3个，它们将在该点联通起来。 8.6.3 开运算和比运算 1. 开运算

使用同一个结构元素对图像先进性腐蚀然后进行膨胀的运算称为开运算，它具有消除小目标，在纤细电脑出分离目标、平滑较大目标边界时不明显改变其面积的作用 2.比运算

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