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国土资源遥感  2020, Vol. 32 Issue (1): 13-18    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.01.03
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基于Mean Shift的大批量遥感影像分割方法
朱士才1, 翟晓彤2, 王宗伟1()
1. 江苏省测绘工程院,南京 210013
2. 江苏省测绘资料档案馆,南京 210013
Segmentation of large scale remote sensing image based on Mean Shift
Shicai ZHU1, Xiaotong ZHAI2, Zongwei WANG1()
1. Jiangsu Province Surveying and Mapping Engineering Institute, Nanjing 210013, China
2. Jiangsu Province Archives of Surveying and Mapping Production, Nanjing 210013, China
全文: PDF(3382 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

由于收敛速度快、分割精度好,Mean Shift算法被广泛应用于影像分割中,但是处理大遥感影像时,Mean Shift算法存在速度慢、效率低下等问题。为此提出一种基于Mean Shift的分块并行无缝分割算法。首先在分块并行Mean Shift分割的基础上,通过标签影像的统一编码和重叠区域标签值建立对应关系,确定分块线的消除准则; 然后进行标签影像的行和列拼接; 最后对拼接后的标签影像进行矢量化,生成最终分割结果。实验表明,该算法相对于原始Mean Shift算法,在保证分割结果可靠性的同时大大提高了影像分割的效率,能够很好地解决大批量遥感影像的分割问题。

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朱士才
翟晓彤
王宗伟
关键词 Mean Shift算法影像分割并行计算重叠区域无缝拼接    
Abstract

Mean Shift algorithm has been widely used in image segmentation because of its fast convergence speed and good segmentation accuracy. However, when large scale remote sensing images are processed, Mean Shift algorithm has some problems, such as slow speed and low efficiency. In this paper, a parallel seamless segmentation algorithm based on Mean Shift is proposed. The algorithm is based on block parallel Mean Shift segmentation. The elimination criterion of block lines is determined by uniform coding of label images and establishing corresponding relations between label values of overlapping regions. Then, the row and column directions of the label image are stitched together. Finally, the segmented label image is vectorized to generate the final segmentation result. Compared with the original Mean Shift algorithm, the algorithm put forward in this paper can not only ensure the reliability of segmentation results but also greatly improve the efficiency of image segmentation, and can also solve the problem of large scale remote sensing image segmentation.

Key wordsMean Shift algorithm    image segmentation    parallel computing    overlapping area    seamless stitch
收稿日期: 2019-01-11      出版日期: 2020-03-14
:  TP79  
基金资助:地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室2017年开放基金项目“基于多特征的江苏地区主要农作物遥感提取方法研究”(编号: 2017NGCM10)
通讯作者: 王宗伟
作者简介: 朱士才(1963-),男,本科,研究员级高工,主要从事摄影测量与遥感方向的应用研究。Email: zhusc@jschj.gov.cn。
引用本文:   
朱士才, 翟晓彤, 王宗伟. 基于Mean Shift的大批量遥感影像分割方法[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 13-18.
Shicai ZHU, Xiaotong ZHAI, Zongwei WANG. Segmentation of large scale remote sensing image based on Mean Shift. Remote Sensing for Land & Resources, 2020, 32(1): 13-18.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020.01.03      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2020/V32/I1/13
Fig.1  本文算法流程
Fig.2  数据分块与重叠区域
Fig.3  建立重叠区域标签值对应关系流程
Fig.4  资源三号影像实验结果对比
影像类型 影像大
小/像素
空间分
辨率/m
原始算法
耗时/s
分块
数量
本文算法
耗时/s
资源三号 840×840 2 2.6 4 3.1
Pleiades 1 500×1 500 0.5 6.1 9 5.7
北京二号 4 000×4 000 1 44.3 16 26.7
高景一号 8 000×8 000 0.5 157.9 64 91.4
高分二号 15 000×15 000 1 225 309.5
Tab.1  分割实验耗时对比
[1] 刘大伟 . 高分辨率遥感影像分割方法及应用研究[D]. 西安:长安大学, 2016.
Liu D W . Study on Segmentation Algorithms and Its Applications of High Spatial Resolution Remote Sensing Images[D]. Xi’an:Chang’an University, 2016.
[2] 苏腾飞, 张圣微, 李洪玉 . 基于超像素MRF的农田地区高分遥感影像分割[J]. 国土资源遥感, 2018,30(1):37-44.doi: 10.6046/gtzyyg.2018.01.06.
Su T F, Zhang S W, Li H Y . High resolution remote sensing image segmentation using super-pixel MRF for agricultural area[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2018,30(1):37-44.doi: 10.6046/gtzyyg.2018.01.06.
[3] Fang H, Chen Y, Li L , et al. Implementation of the parallel mean shift-based image segmentation algorithm on a GPU cluster[J]. International Journal of Digital Earth, 2018(5):1-26.
[4] Achanta R, Shaji A, Smith K , et al. SLIC superpixels[R]. Lausanne:Swissfederal Institute of Technology, 2010.
[5] 沈夏炯, 吴晓洋, 韩道军 . 分水岭分割算法研究综述[J]. 计算机工程, 2015,41(10):26-30.
Shen X J, Wu X Y, Han D J . Survey of research on watershed segmentation algorithms[J]. Compute Engineering, 2015,41(10):26-30.
[6] 王露, 刘庆元 . 高分辨率遥感影像多尺度分割中最优尺度选取方法综述[J]. 测绘与空间地理信息, 2015,38(3):166-169.
Wang L, Liu Q Y . The methods summary of optimal segmentation scale selection in high-resolution remote sensing images multi-scale segmentation[J]. Geomatics and Spatial Information Technology, 2015,38(3):166-169.
[7] 沈占锋, 骆剑承, 吴炜 , 等. 遥感影像均值漂移分割算法的并行化实现[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2010,42(5):811-815.
Shen Z F, Luo J C, Wu W , et al. Implementation of parallelization of mean-shift algorithm formulti-scale segmentation of remote sensing images[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2010,42(5):811-815.
[8] Zhuge Y, Cao Y, Udupa J K , et al. Parallel fuzzy connected image segmentation on GPU[J]. Medical Physics, 2011,38(7):4365-4371.
[9] 胡晓东, 骆剑承, 沈占锋 , 等. 高分辨率遥感影像并行分割结果缝合算法[J]. 遥感学报, 2010,14(5):917-927.
Hu X D, Luo J C, Shen Z F , et al. Data sewing algorithm for parallel segmentation of high-resolution remotely sensed image[J]. Journal of Remote Sensing, 2010,14(5):917-927.
[10] 丁翠, 杨云涛, 张建 . 遥感影像并行分割的无缝拼接算法[J]. 测绘科学, 2017,42(4):34-38.
Ding C, Yang Y T, Zhang J . A seamless mosaic algorithm for remote sensing image parallel segmentation[J]. Science of Surveying and Mapping, 2017,42(4):34-38.
[11] Fukunaga K, Hostetler L . The estimation of the gradient of a density function,with applications in pattern recognition[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 1975,21(1):32-40.
[12] Cheng Y Z . Mean shift,mode seeking,and clustering[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1995,17(8):790-799.
[13] 王卫红, 徐文涛, 夏列钢 , 等. 大规模遥感影像Mean Shift并行分割优化算法研究[J]. 小型微型计算机系统, 2015,36(5):1085-1090.
Wang W H, Xu W T, Xia L G , et al. Study for parallel segmentation optimization algorithm of Mean Shift in large-scale remote sensing image[J]. Journal of Chinese Compute Systems, 2015,36(5):1085-1090.
[14] 王更 . 高分辨率遥感影像多尺度分割算法研究与应用[D]. 徐州:中国矿业大学, 2016.
Wang G . Research and Application of Multi-Scale Segmentation for High-Resolution Remote Sensing Image[D]. Xuzhou:China University Mining Technology, 2016.
[15] 陆冬华, 赵英俊, 张东辉 , 等. 单机多核计算机环境下的遥感图像并行处理技术[J]. 地理空间信息, 2018,16(11):55-59.
Lu D H, Zhao Y J, Zhang D H , et al. Parallel processing technology of remote sensing images in single machine multi-core computer environment[J]. Geospatial Information, 2018,16(11):55-59.
[16] 金良益 . 遥感影像矢量化中多边形数据优化处理技术研究[D]. 郑州:解放军信息工程大学, 2017.
Jin L Y . Research on Optimization of Polygon Data in Remote Sensing Image[D]. Zhengzhou:Information Engineering University, 2017.
[1] 范莹琳, 娄德波, 张长青, 魏英娟, 贾福东. 基于面向对象的铁尾矿信息提取技术研究——以迁西地区北京二号遥感影像为例[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 153-161.
[2] 娄佩卿, 陈晓雨, 王疏桐, 付波霖, 黄永怡, 唐廷元, 凌铭. 基于无人机影像的喀斯特农耕区地物识别——以桂林市为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 216-223.
[3] 翟德超, 范亚男, 周亚男. 融入边界特征的遥感影像多尺度分割[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 36-42.
[4] 姚丙秀, 黄亮, 许艳松. 一种结合超像素和图论的高空间分辨率遥感影像分割方法[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 72-79.
[5] 杨军, 裴剑杰. 一种改进的ICM遥感影像分割算法[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 18-25.
[6] 李亮, 王蕾, 王凯, 李胜. 基于像斑异质度的矢量图与遥感影像变化检测[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 30-36.
[7] 李朋龙, 丁忆, 胡艳, 罗鼎, 段松江, 舒文强. 一种基于GPU并行计算的无人机影像快速镶嵌方法[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(4): 57-63.
[8] 朱红春, 黄伟, 刘海英, 张忠芳, 王彬. 基于KL散度的面向对象遥感变化检测[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(2): 46-52.
[9] 苏腾飞, 张圣微, 李洪玉. 基于纹理特征与区域生长的高分辨率遥感影像分割算法[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(2): 72-81.
[10] 李亮, 梁彬, 薛鹏, 应国伟. 矢量图约束的遥感影像分割算法[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(3): 80-85.
[11] 鲁恒, 付萧, 刘超, 郭加伟, 苟思, 刘铁刚. 基于无人机影像的快速分割方法[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(2): 72-78.
[12] 周绍光, 孙金彦, 凡莉, 向晶, 陈超. 高分辨率遥感影像的建筑物轮廓信息提取方法[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(3): 52-58.
[13] 李苓苓, 朱文泉, 潘耀忠, 曹森, 朱再春. 基于高精度历史耕地地块的农区多光谱影像分割方法研究[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(4): 20-25.
[14] 黄亮, 左小清, 冯冲, 聂俊堂. 基于Canny算法的面向对象影像分割[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(4): 26-30.
[15] 廖小露, 田玉刚, 刘嘉. 基于先验特征的台风云系影像分割方法研究[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(3): 37-42.
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