34、高分辨率图像上下文分类技术解析

高分辨率图像上下文分类技术解析

在处理高分辨率图像时，上下文分类技术是提升分类效果的重要手段。本文将深入探讨几种常见的上下文分类方法，包括图像预处理、后分类过滤、概率松弛标记以及马尔可夫随机场等方法。

1. 上下文分类概述

通常情况下，除了超高空间分辨率（VHR）图像外，图像像素间不会显示出强烈的相关性。例如，在给定区域内，相邻的Landsat MSS像素由于尺寸较大，可能不如相邻的Worldview - 2多光谱像素那样具有显著的相关性。因此，在处理高分辨率图像时，上下文分类技术通常值得考虑。

2. 图像预处理的上下文分类

这是一种较为简单且早期的利用空间上下文的方法，主要通过在分类前处理图像数据来修改或增强其空间属性。具体操作如下：
- 使用中值滤波器 ：中值滤波器有助于减少椒盐噪声。如果不先去除这些噪声，使用点分类器时可能会导致分类标签不一致。
- 应用简单平均滤波器 ：可以使用带有边缘保留阈值的简单平均滤波器，使相邻像素的亮度值具有一定的均匀性，从而增加相邻像素被赋予相同标签的可能性。
- 生成单独的数据通道 ：例如添加纹理通道，并对组合的光谱和纹理通道进行分类。
- ECHO方法 ：这是一种有趣的历史空间预处理技术，在分类前“生长”具有相似光谱特性的区域。具体步骤为：先通过比较每个通道中的亮度值将像素聚合为小区域，然后以类似方式将小区域合并为大区域，最后将这些区域作为单个对象进行分类。只有在处理无法归入区域的单个像素时，才采用点分类。