基于频域特征的高空间分辨率卫星图像多尺度分割方法研究

高空间分辨率卫星图像中地物对象的分割是遥感图像理解和地物识别的关键问题，也是当前遥感应用基础研究的热点内容。为了进一步提高遥感图像分割的精度和效率，本项目拟从频域的角度探索遥感图像特征提取与图像分割的新方法，着重研究以下关键问题：1）高空间分辨率卫星图像典型地物的频域识别机制；2）面向地物特征提取的遥感图像最优滤波器设计；3）基于log Gabor小波滤波幅值和相位响应的多尺度纹理和边缘特征提取；4）结合多种特征和地学知识的多光谱遥感图像多尺度分割。最终将给出遥感图像典型地物的频域识别机制，形成一套面向高空间分辨率卫星图像的快速、精确的分割方法，提高高空间分辨率卫星数据的利用水平。