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🔥 内容介绍
一、引言：遥感图像分割的痛点与黎曼多视角的破局价值
1.1 遥感图像分割的核心应用场景与现存问题
遥感图像分割是土地利用分类、植被覆盖监测、灾害应急评估等领域的核心技术。但多视角遥感图像（如光学、SAR、高光谱）存在三大痛点：① 多视角特征维度高、冗余度大，传统欧氏空间降维易丢失关键几何结构；② 不同视角特征（光谱、纹理、空间）的互补性未被充分挖掘，单一视角分割鲁棒性差；③ 遥感图像受噪声、云层干扰及地物纹理复杂性影响，聚类分割易出现边界模糊、类别混淆。
1.2 传统分割方案的局限性与技术需求
传统遥感分割方法（如 K-means、谱聚类、CNN 单视角分割）存在明显局限：① 基于欧氏空间的特征处理忽略高维数据的非线性几何结构，导致特征表达失真；② 多视角特征融合多采用简单拼接或加权求和，未考虑视角间的一致性与差异性；③ 聚类算法对噪声敏感，难以适配遥感图像的复杂场景。因此，亟需一种 “黎曼流形几何建模 + 多视角聚类融合” 的分割方案，实现高维特征的有效降维与多视角信息的精准聚合。
1.3 本文核心亮点与内容框架
本文首次将黎曼流形特征空间与多视角聚类深度融合用于遥感图像分割，核心突破：① 提出 “多视角特征→对称正定（SPD）矩阵→黎曼流形” 的特征建模方法，保留高维特征几何结构；② 设计黎曼流形上的多视角特征融合与聚类算法，挖掘视角互补信息；③ 基于 MATLAB/Python 实现仿真验证，提供可复现的代码框架与参数配置。全文从理论到工程层层递进，兼顾技术深度与实操性。
二、基础理论三角：多视角遥感特征、黎曼流形与聚类分割逻辑
2.1 多视角遥感图像的特征提取与建模
多视角遥感图像的核心价值在于不同视角的互补信息，常用特征类型与提取方法如下：
视角类型
核心特征
提取方法
特征维度
光谱视角（光学 / 高光谱）
光谱反射率、波段相关性
主成分分析（PCA）、最小噪声分离（MNF）
原始高维（如 224 波段）→降维至 20-50 维
纹理视角（SAR / 光学）
纹理粗糙度、方向一致性
局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）
16-64 维
空间视角（全视角）
空间邻域相关性、边缘信息
Gabor 滤波、形态学梯度
8-32 维
Image
⛳️ 运行结果
Image
Image
📣 部分代码
% f is the original image
% s2 is the segmented image using waterhsed transformation
%% 修正L，如果L中存在0，则需依据局部信息去掉
f=double(f);
num_area=max(max(L)); %The number of segmented areas
Num_p=zeros(num_area,1);
Alab = f;
fs=f;
pixel_idx = label2idx(L);
center_p=zeros(num_area,1); %各个区域的中值点，聚类中心点
N=size(setdiff(unique(L(:)), 0),1);
Ln = numel(L);
if size(f,3)<2
for k = 1:N
idx = pixel_idx{k}; %第一个超像素里的位置
center_p(k,1) = median(Alab(idx)); %像素的均值来代替
fs(idx) = median(Alab(idx)); %像素的均值来代替
Num_p(k)=size(idx,1);
end
fs=uint8(fs);
%% Color image
else
for k = 1:N
idx = pixel_idx{k}; %第一个超像素里的位置
center_p(k,1) = mean(Alab(idx)); %像素的均值来代替
center_p(k,2) = mean(Alab(idx+Ln)); %第2层median
center_p(k,3)= mean(Alab(idx+2*Ln)); %第3层median
fs(idx) = mean(Alab(idx)); %像素的均值来代替
fs(idx+Ln) = mean(Alab(idx+Ln)); %第2层
fs(idx+2*Ln) = mean(Alab(idx+2*Ln)); %第3层
Num_p(k)=size(idx,1);
end
fs=uint8(fs);
end
🔗 参考文献
[1]赵天玉,赵泉华.基于模糊聚类的黎曼流形空间遥感图像分割算法[J].无线电工程, 2021, 51(8):738-741.DOI:10.3969/j.issn.1003-3106.2021.08.010.
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