基于图论的遥感图像分割算法分析

基于图论的遥感图像分割算法分析摘要：遥感图像处理技术目前已经广泛的应用于军事以及农业等众多领域。

遥感图像中的目标物如果进行分割，那么就可以得到更多的目标物信息，并且可以为进一步的处理奠定良好基础，比如说对于目标物的跟踪、分析以及识别等。

本文对图像分割的标准进行了介绍，并且对基于图论的交互式遥感图像分割法进行了详细的分析。

关键词：图论；遥感图像分割算法；图像分割
中图分类号：tp391.41 文献标识码：a 文章编号：
1007-9599 （2012） 17-0000-02
1 引言
遥感图像分割就是把感兴趣的区域（也就是目标区域）从遥感图像中分割出来，目前图像分割是进行图像处理的一个重要环节，同时遥感图像处理技术也是对信息进行获取的重要渠道，因此遥感图像分割技术也具有相当重要的意义。

现今遥感图像分割的算法比较多，最近流行起来的是基于图论的遥感图像分割算法，他采用的是图的分割理论[1]，虽然还需要对此进行进一步的研究，但是已经在军事和农业等众多领域进行广泛应用。

2 图像分割的评价标准
把图像的图像点映射成为是图的顶点，以此来构造出一个加权图，然后进行相应的分割，这就是基于图论的图像分割方法。

但是这种方法中所构造出的加权图的顶点的规模相当的大，导致分割的
实时性也就比较差。

但是遥感图像分割技术具有很强的实践性和实用性，所以其实时性也就成为了对图像分割的评价标准之一。

另外遥感图像分割技术是对所分割出的目标区域进行分析，研究出其较为详细的内容，所以会所能够对其目标物额进行准确的分割是对其进行研究的基础，精确度也就成为对图像分割进行评价的标准之一
[2]。

3 基于图论的交互式遥感图像分割法
我们已经知道图像分割技术采用的是图的分割理论，那么基于图论的图像分割方法也是把图像的像素点当成是图的顶点，以此构造出一个无向加权图，然后对其相似度矩阵的特征向量进行求解。

但是这些直接用图像像素所构造出来的图的尺寸比较大，那么需要求解的特征值以及特征向量的运算量也就都比较大。

另外这种图像分割方法的整体分割效果也不太好。

但是基于理论的交互式遥感图像分割法则可以依据人眼对分割结果的满意程度，进行多次分割，另外其分割参数还可以以人的先验知识作为依据，比自动进行分割的效果要好的多。

3.1 算法的基本原理
交互式分割方法要把目标物利用鼠标所选取出来的矩形图包含起来，然后在矩形图内把目标物进行分割，如果分割的效果不满意，则可以再次进行分割，直到分割出满意的效果。

这种方式中矩阵大小以及求解特征值所需要的时间两者之间的关系如图一所示。

3.2 算法步骤
对遥感图像分割进行计算所依据的主要是的图像内多分割出来的那些多个矩形区域，然后还要对每个矩形区域进行再次分割，其次还要在其断裂边界处来进行边界拟合，以此来完成图像的整体分割。

那么交互式遥感图像分割算法的步骤主要有：（1）把彩色的遥感图转换成yuv模型，其转换公式如图二所示。

（2）在目标物的边界处选出k个像素点，以此把目标区域分割成k个矩形区域。

（3）然后根据每个选取的像素点的四邻接关系，把小矩形区域再构造成为时无向加权图，最后根据等周割模型把这些小矩形区域分解成两部分。

（4）把边界处的断裂处依据目标区域边界的两个端点进行边界连接。

（5）如果对分割效果满意的话就可以结束，如果不满意则可以从第二个步骤再次进行。

3.3 试验结果
经过对四幅不同的遥感图像分别采用不同的分割算法，得出自动分割方法能够把目标区域的整体部分分割出来，但是在此同时他也会把背景区域分割成多个部分，而交互式分割方法只是在目标区域以及背景区域之间的交界处进行分割，所以说交互式分割算法的精确度要明显的比采用自动分割方法的高；另外交互式分割方法采用的是把目标区域的边界处分割成为小矩形阵进行计算，减少了参与分割的像素点，这样也就把计算时间进行了大大的减少。

三种不同的遥感图像分割算法的结果如图三所示。

3.4 结论
基于图论的交互式遥感图像分割算法主要是把所选取的目标物
的边界进行分割，是指从一个维数较大的矩形阵分解成为多个较小的矩形阵，然后再进行分割，这样可以有效的减少参与分割像素点的数量，从而大大减少计算时间。

通过以上实验结果也可以清楚的看出，交互式遥感分割算法可以在对分割精度进行保证的基础上，对实时性进行有效的提高。

4 结束语
在如今这个信息时代中，遥感图像处理技术以其能够获取大量的信息，以及信息获取时间较短、获取方式多等多个优点，得到人们的广泛应用，但是其分割算法的实时性以及精确性还不够完善，其研究还不够深入，仍然需要人们继续进行研究探索。

参考文献：
[1]刘丙涛，田铮，周强锋，李小斌.基于图论gomory-hu算法的快速图像分割[j].计算机应用研究，2008，25（9），2864-2867
[2]周四龙.基于图论的遥感图像分割算法研究[d].硕士学位论文，安徽大学，信号与信息处理，2010，5。