一种地质勘察遥感影像优化分割方法与流程

本申请涉及图像处理，具体涉及一种地质勘察遥感影像优化分割方法。

背景技术：

1、地质勘察是了解和评估地质环境、资源分布以及地质灾害情况的重要手段。遥感技术以其覆盖范围广、信息量大、成本低等优势，在地质勘察中发挥着越来越重要的作用。遥感影像包含了丰富的地物信息，如何对这些影像进行有效的分析和处理，提取出有价值的地质信息，是地质勘察的关键。其中，影像分割是前期处理的重要环节，直接影响到后续的地质特征提取和识别的准确性。

2、然而，目前的地质勘察遥感影像分割方法仍存在一些需要优化的地方。遥感影像常常受到复杂背景、噪声和阴影等因素的影响，使得地物间的边界模糊。现有的分割方法忽略了边界模糊的问题，可能会导致边界两侧的地物被分割到同一个超像素块中，从而导致欠分割的情况，即将一些原本不连续的地物区域分割到一起，影响后续分析以及区域特征的提取结果。对于这种地物间边界模糊的情况，如何准确识别以避免欠分割问题，是提高地质勘察遥感影像分割准确性的重要考量。

技术实现思路

1、鉴于以上内容，有必要提供一种地质勘察遥感影像优化分割方法，相对于传统的地质勘察遥感影像分割方法，提高了地质勘测遥感影像的分割结果的准确性。

2、本申请的一种地质勘察遥感影像优化分割方法采用如下技术方案：

3、本申请一个实施例提供了一种地质勘察遥感影像优化分割方法，该方法包括以下步骤：

4、获取地质勘测遥感影像，并转换为灰度图像；

5、从灰度图像中随机选取预设数量个像素点作为种子点，通过区域生长算法获取灰度图像的各连通域，采用边缘检测算法获取灰度图像中各边缘曲线，将各连通域的最小外接矩形等分为各单元格，基于各单元格中所有像素点的梯度方向的分布情况，确定各单元格的方向角度；

6、根据各连通域内包含各边缘曲线的所有单元格的方向角度的分布情况，确定各连通域内各边缘曲线的方向角度；

7、基于各连通域中所有边缘曲线的方向角度和分布范围，获取各连通域中的各山脊线区域；

8、基于各山脊线区域中像素点的灰度值的分布特征，确定各山脊线区域的山脊线；

9、对地质勘测遥感影像进行超像素分割过程中，基于任一聚类中心、任一像素点与山脊线之间的位置关系，确定所述任一聚类中心与所述任一像素点之间度量距离的判定因子，结合所述任一聚类中心与所有像素点之间距离的最大值，优化超像素分割过程中所述任一聚类中心与所述任一像素点之间的距离。

10、在其中一种实施例中，所述单元格的方向角度的确定过程为：

11、计算各单元格中各种梯度方向的像素点数量与像素点总数的比值，计算各种梯度方向与对应所述比值的乘积，将各单元格中所有种梯度方向的所述乘积的和值，作为各单元格的方向角度。

12、在其中一种实施例中，所述边缘曲线的方向角度的确定过程为：

13、对于各连通域中各边缘曲线，获取连通域内各单元格中包含的边缘曲线上像素点个数，计算所述个数与边缘曲线上像素点的个数的比值，记为数量比值；

14、基于连通域内所有包含边缘曲线的单元格的方向角度与所述数量比值，确定连通域内边缘曲线的方向角度。

15、在其中一种实施例中，所述边缘曲线的方向角度的表达式为：

16、；式中，表示边缘曲线的方向角度；表示包含边缘曲线的单元格的个数；表示边缘曲线上像素点的个数；表示包含边缘曲线的第个单元格中所包含的边缘曲线上的像素点个数；表示包含边缘曲线的第个单元格的方向角度。

17、在其中一种实施例中，所述山脊线区域的确定过程为：

18、结合各连通域中所有边缘曲线的位置以及方向角度，构建边缘方向分布图；

19、基于所述边缘方向分布图，将任一连通域的所有包含实心点的单元格内实心点数量的均值、所有包含空心点的单元格内空心点数量的均值，分别记为实心点均值、空心点均值；

20、将所述任一连通域中包含实心点个数大于等于所述实心点均值的所有单元格连通成实心点区域；将所述任一连通域中包含空心点个数大于等于所述空心点均值的所有单元格连通成空心点区域；

21、结合所述实心点均值、所述空心点均值、所述实心点区域和所述空心点区域，获取所述任一连通域中的山脊线区域。

22、在其中一种实施例中，所述边缘方向分布图的构建过程为：

23、将各边缘曲线的两个端点作为各边缘曲线的两个代表点；

24、边缘方向分布图中的横、纵坐标分别是代表点的横、纵坐标值；

25、当任一边缘曲线的方向角度在之间，则将其两个代表点标记成实心点，当所述任一边缘曲线的方向角度在之间，则将其两个代表点标记成空心点。

26、在其中一种实施例中，获取包含实心点个数小于所述实心点均值，且包含空心点个数小于所述空心点均值的所有单元格连通成的各连通区域，如果连通区域的相邻左侧是实心点区域，相邻右侧是空心点区域，则将连通区域作为山脊线区域。

27、在其中一种实施例中，所述山脊线的确定过程为：获取任一山脊线区域中每行像素点中灰度值最大的像素点，将所有取到的像素点的拟合曲线，作为所述任一山脊线区域的山脊线。

28、在其中一种实施例中，所述判定因子的确定方法为：

29、将山脊线上的像素点记为山脊点；

30、当所述任一聚类中心与所述任一像素点之间的连线上存在山脊点时，所述判定因子的值大于等于0；否则，所述判定因子的值小于0。

31、在其中一种实施例中，所述优化超像素分割过程中所述任一聚类中心与所述任一像素点之间的距离进一步包括：

32、；式中，表示优化后聚类中心与像素点之间的距离；表示聚类中心与地质勘测遥感影像中所有像素点之间欧氏距离的最大值；表示聚类中心与像素点之间的欧氏距离；表示聚类中心与像素点之间度量距离的判定因子。

33、本申请至少具有如下有益效果：

34、本申请基于连通域的每个单元格中所有像素点的梯度方向，计算每个单元格的方向角度，并通过加权平均的方法获得每条边缘曲线的方向角度，提高了计算边缘曲线的方向角度的准确性，从而提高后续确定山脊线的准确性；

35、进一步，结合连通域中所有边缘曲线的方向分布，确定山脊线区域，充分考虑了连通域中所有边缘曲线的走向，提高了获取山脊区域的准确性；根据山脊区域内像素点的灰度值获取山脊区域的山脊线，便于后续根据山脊线的位置确定聚类中心与像素点之间的距离；

36、进一步，根据像素点和聚类中心是否跨山脊，优化slic算法中聚类中心与像素点之间的距离，避免了由于拍摄角度、光照等影响导致山脊区域模糊，从而将这种山脊两侧的区域划分到同一超像素块的欠分割问题，提高了地质勘测遥感影像的分割结果的准确性。

技术特征：

1.一种地质勘察遥感影像优化分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种地质勘察遥感影像优化分割方法，其特征在于，所述单元格的方向角度的确定过程为：

3.如权利要求1所述的一种地质勘察遥感影像优化分割方法，其特征在于，所述边缘曲线的方向角度的确定过程为：

4.如权利要求3所述的一种地质勘察遥感影像优化分割方法，其特征在于，所述边缘曲线的方向角度的表达式为：

5.如权利要求1所述的一种地质勘察遥感影像优化分割方法，其特征在于，所述山脊线区域的确定过程为：

6.如权利要求5所述的一种地质勘察遥感影像优化分割方法，其特征在于，所述边缘方向分布图的构建过程为：

7.如权利要求5所述的一种地质勘察遥感影像优化分割方法，其特征在于，获取包含实心点个数小于所述实心点均值，且包含空心点个数小于所述空心点均值的所有单元格连通成的各连通区域，如果连通区域的相邻左侧是实心点区域，相邻右侧是空心点区域，则将连通区域作为山脊线区域。

8.如权利要求1所述的一种地质勘察遥感影像优化分割方法，其特征在于，所述山脊线的确定过程为：获取任一山脊线区域中每行像素点中灰度值最大的像素点，将所有取到的像素点的拟合曲线，作为所述任一山脊线区域的山脊线。

9.如权利要求1所述的一种地质勘察遥感影像优化分割方法，其特征在于，所述判定因子的确定方法为：

10.如权利要求1所述的一种地质勘察遥感影像优化分割方法，其特征在于，所述优化超像素分割过程中所述任一聚类中心与所述任一像素点之间的距离进一步包括：；式中，表示优化后聚类中心与像素点之间的距离；表示聚类中心与地质勘测遥感影像中所有像素点之间欧氏距离的最大值；表示聚类中心与像素点之间的欧氏距离；表示聚类中心与像素点之间度量距离的判定因子。

技术总结本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种地质勘察遥感影像优化分割方法，该方法包括：获取地质勘测遥感影像，并转换为灰度图像；获取灰度图像中各连通域和各边缘曲线，将各连通域的最小外接矩形等分为各单元格，基于各单元格中所有像素点的梯度方向的分布情况，确定各单元格的方向角度；根据各连通域内包含各边缘曲线的所有单元格的方向角度的分布情况，确定各连通域内各边缘曲线的方向角度；获取各连通域中的各山脊线区域；基于各山脊线区域中像素点的灰度值的分布特征，确定各山脊线区域的山脊线；优化超像素分割过程中聚类中心与像素点之间的距离。本申请旨在提高地质勘测遥感影像的分割结果的准确性。技术研发人员：张景蕾,赵昌坤,梁京涛,张伟,衣人,刘勇,苏慧娟,贝桂红受保护的技术使用者：大连千玺网络科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/14