基于圖論的遙感圖像分割算法分析

摘要：遙感圖像處理技術目前已經廣泛的應用于軍事以及農業(yè)等眾多領域。遙感圖像中的目標物如果進行分割，那么就可以得到更多的目標物信息，并且可以為進一步的處理奠定良好基礎，比如說對于目標物的跟蹤、分析以及識別等。本文對圖像分割的標準進行了介紹，并且對基于圖論的交互式遙感圖像分割法進行了詳細的分析。

關鍵詞：圖論；遙感圖像分割算法；圖像分割

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599 （2012） 17-0000-02

1 引言

遙感圖像分割就是把感興趣的區(qū)域（也就是目標區(qū)域）從遙感圖像中分割出來，目前圖像分割是進行圖像處理的一個重要環(huán)節(jié)，同時遙感圖像處理技術也是對信息進行獲取的重要渠道，因此遙感圖像分割技術也具有相當重要的意義?，F今遙感圖像分割的算法比較多，最近流行起來的是基于圖論的遙感圖像分割算法，他采用的是圖的分割理論[1]，雖然還需要對此進行進一步的研究，但是已經在軍事和農業(yè)等眾多領域進行廣泛應用。

2 圖像分割的評價標準

把圖像的圖像點映射成為是圖的頂點，以此來構造出一個加權圖，然后進行相應的分割，這就是基于圖論的圖像分割方法。但是這種方法中所構造出的加權圖的頂點的規(guī)模相當的大，導致分割的實時性也就比較差。但是遙感圖像分割技術具有很強的實踐性和實用性，所以其實時性也就成為了對圖像分割的評價標準之一。另外遙感圖像分割技術是對所分割出的目標區(qū)域進行分析，研究出其較為詳細的內容，所以會所能夠對其目標物額進行準確的分割是對其進行研究的基礎，精確度也就成為對圖像分割進行評價的標準之一[2]。

3 基于圖論的交互式遙感圖像分割法

我們已經知道圖像分割技術采用的是圖的分割理論，那么基于圖論的圖像分割方法也是把圖像的像素點當成是圖的頂點，以此構造出一個無向加權圖，然后對其相似度矩陣的特征向量進行求解。但是這些直接用圖像像素所構造出來的圖的尺寸比較大，那么需要求解的特征值以及特征向量的運算量也就都比較大。另外這種圖像分割方法的整體分割效果也不太好。但是基于理論的交互式遙感圖像分割法則可以依據人眼對分割結果的滿意程度，進行多次分割，另外其分割參數還可以以人的先驗知識作為依據，比自動進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標物利用鼠標所選取出來的矩形圖包含起來，然后在矩形圖內把目標物進行分割，如果分割的效果不滿意，則可以再次進行分割，直到分割出滿意的效果。這種方式中矩陣大小以及求解特征值所需要的時間兩者之間的關系如圖一所示。

3.2 算法步驟

對遙感圖像分割進行計算所依據的主要是的圖像內多分割出來的那些多個矩形區(qū)域，然后還要對每個矩形區(qū)域進行再次分割，其次還要在其斷裂邊界處來進行邊界擬合，以此來完成圖像的整體分割。那么交互式遙感圖像分割算法的步驟主要有：（1）把彩色的遙感圖轉換成YUV模型，其轉換公式如圖二所示。（2）在目標物的邊界處選出K個像素點，以此把目標區(qū)域分割成K個矩形區(qū)域。（3）然后根據每個選取的像素點的四鄰接關系，把小矩形區(qū)域再構造成為時無向加權圖，最后根據等周割模型把這些小矩形區(qū)域分解成兩部分。（4）把邊界處的斷裂處依據目標區(qū)域邊界的兩個端點進行邊界連接。（5）如果對分割效果滿意的話就可以結束，如果不滿意則可以從第二個步驟再次進行。

3.3 試驗結果

經過對四幅不同的遙感圖像分別采用不同的分割算法，得出自動分割方法能夠把目標區(qū)域的整體部分分割出來，但是在此同時他也會把背景區(qū)域分割成多個部分，而交互式分割方法只是在目標區(qū)域以及背景區(qū)域之間的交界處進行分割，所以說交互式分割算法的精確度要明顯的比采用自動分割方法的高；另外交互式分割方法采用的是把目標區(qū)域的邊界處分割成為小矩形陣進行計算，減少了參與分割的像素點，這樣也就把計算時間進行了大大的減少。三種不同的遙感圖像分割算法的結果如圖三所示。

3.4 結論

基于圖論的交互式遙感圖像分割算法主要是把所選取的目標物的邊界進行分割，是指從一個維數較大的矩形陣分解成為多個較小的矩形陣，然后再進行分割，這樣可以有效的減少參與分割像素點的數量，從而大大減少計算時間。通過以上實驗結果也可以清楚的看出，交互式遙感分割算法可以在對分割精度進行保證的基礎上，對實時性進行有效的提高。

4 結束語

在如今這個信息時代中，遙感圖像處理技術以其能夠獲取大量的信息，以及信息獲取時間較短、獲取方式多等多個優(yōu)點，得到人們的廣泛應用，但是其分割算法的實時性以及精確性還不夠完善，其研究還不夠深入，仍然需要人們繼續(xù)進行研究探索。

參考文獻：

[1]劉丙濤，田錚，周強鋒，李小斌.基于圖論Gomory-Hu算法的快速圖像分割[J].計算機應用研究，2008，25（9），2864-2867

[2]周四龍.基于圖論的遙感圖像分割算法研究[D].碩士學位論文，安徽大學，信號與信息處理，2010，5