1、影像分割在影像處理領(lǐng)域中的地位是不可替代的，它屬于計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)性問題，其結(jié)果的好壞直接關(guān)系到后續(xù)一系列工作的精度。分割主要是以影像上提供的一些特征信息為依據(jù)，按照像素信息間的差異進(jìn)行集合，從而實(shí)現(xiàn)一幅完整影像到多個(gè)小區(qū)域的轉(zhuǎn)變，其目的是簡(jiǎn)化圖像，為后續(xù)工作提供便利。高分辨率遙感影像自產(chǎn)生以來，迅速應(yīng)用于諸多行業(yè)。其影像信息遠(yuǎn)比中低分辨率的影像復(fù)雜，目前仍沒有一種能普遍適用的分割方法，這在一定程度上限制了其進(jìn)一步的發(fā)展，因此研究一種最

2、恰當(dāng)?shù)姆指罘椒ㄊ鞘钟斜匾摹?br>　　本文引入超像素分割的思想，旨在更加高效精確的實(shí)現(xiàn)高分辨率遙感影像的分割。這里的超像素是針對(duì)像素而言的，超像素其實(shí)就是一系列有意義的像素的集合，這種思想將一幅原本是像素級(jí)(pixel-level)的圖，劃分成區(qū)域級(jí)(district-level)的圖。采用超像素的方法，可以在一定程度上降低后續(xù)影像處理的復(fù)雜度，而且得到的超像素通常還能夠較好地保持影像中對(duì)象的邊界信息。文章中以無人機(jī)獲取的影像為數(shù)據(jù)

3、基礎(chǔ)，結(jié)合超像素的思想，對(duì)分割方法進(jìn)行了研究。所做的工作概括如下：
　?。?）對(duì)由于分割算法缺陷而阻礙高分辨率影像的進(jìn)一步拓展應(yīng)用的問題進(jìn)行分析，圍繞已經(jīng)得到普遍認(rèn)同的三類分割方法中常用的幾種典型算法，以無人機(jī)影像（高分影像）為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，對(duì)這幾種方法從實(shí)現(xiàn)原理及實(shí)現(xiàn)效果兩個(gè)方面進(jìn)行比較，總結(jié)不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　（2）引入超像素分割的思想，將影像處理的對(duì)象由像素轉(zhuǎn)變?yōu)閰^(qū)域，在保持目標(biāo)邊緣信息的基礎(chǔ)上，綜合利用了影像中蘊(yùn)含的

4、特征信息，提高了工作效率，降低了任務(wù)的復(fù)雜度。重點(diǎn)針對(duì)分水嶺算法進(jìn)行研究，對(duì)其原理及存在的問題進(jìn)行了總結(jié)。為了改善其算法中存在的問題，將數(shù)學(xué)形態(tài)的方法與其結(jié)合使用。在分水嶺分割之后，采用歸一化割的方法，以影像的光譜和形狀信息為主要依據(jù)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域與區(qū)域之間進(jìn)行精細(xì)分割。
　?。?）設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)將形態(tài)學(xué)濾波、分水嶺分割及歸一化割三種方法結(jié)合起來，對(duì)耕地地塊進(jìn)行分割提取，采用準(zhǔn)確率及召回率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)實(shí)現(xiàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果表明這種超像素的