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eCognition软件应用技术之四
发布时间:2021-03-11 13:52:51 | 浏览次数:

分割算法详解1

       在eCognition Developer中进行影像的处理与分析时,通常情况下在创建工程,加载数据之后,要将影像分割成新的不同影像对象,或者基于指定条件标准改变已存在的影像对象的形态,这就意味着分割算法能实现细分操作,合并操作或者重塑操作。在eCognition Developer中集成了多达11种分割算法。

图1 eCognitionDeveloper中内嵌的分割算法


1. 棋盘分割(Chessboard Segmentation)

       棋盘分割是最简单的分割算法,该算法是将影像分割成相同几何尺寸的方形影像对象,最小的影像对象尺寸为1个像元。不考虑任何影像纹理、色彩等特征信息,只是基于影像几何大小分割。


图2 棋盘分割(Chessboard Segmentation)算法设置


详细的棋盘分割算法讲解,请观看视频:

https://www.bilibili.com/video/BV12i4y1x78Z/


2. 四叉树分割 (QuadtreeBased Segmentation)

       四叉树分割类似于棋盘分割,但可以创建不同尺寸的正方形影像对象。这种分割算法是通过设置的尺度参数,定义每个正方形对象中颜色差别的上限值(同质性标准)来进行分割,直至每个正方形对象满足同质性标准就停止分割。


图3四叉树分割(Quadtree Segmentation)算法设置


3.对比度分离分割 (ContrastSplit Segmentation)

        对比度分离分割是基于阈值将影像分割成亮与暗两个区域,该算法会基于给定范围内对比度最大值,自动找出最佳分割阈值。给定范围有两种:一种是局部的每个单独的影像对象,另一种是定义好的棋盘分块大小(默认值为1000)。这种分割算法是基于单独的某个影像通道


图4对比度分离分割(Contrast Split Segmentation)算法设置


在该算法中,对比模式(Contrast mode)有两种:

      边缘比值(Edge Ratio):是指所有暗边界像元均值和所有亮边界像元均值之差与所有亮边界像元均值和所有暗边界像元均值之和的比值。

图5对比模式—边缘比值(Edge Ration)


边缘差值(EdgeDifference):所有暗边界像元均值和所有亮边界像元均值之差

图6对比模式—边缘差值(Edge Difference)


对象差值(ObjectDifference):所有亮像元均值和所有暗像元均值之差。


图7对比模式—对象差值(Object Difference)



详细的对比度分离分割算法讲解,请观看视频:

https://www.bilibili.com/video/BV1fe411p7iC/


4.基于矢量分割 (Vector-BasedSegmentation)

      基于矢量分割算法是用于创建或转换一个影像对象层,来再现矢量层的内容。矢量层可以是点、线、面,分割后像元大小取决于工程中加载的影像的像元尺寸。





图8基于矢量分割算法设置(Vector-Based Segmentation)


详细的基于矢量分割算法讲解,请观看视频:

https://www.bilibili.com/video/BV14T4y137ap/





 

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