李維良，王紅平，范 鵬

（中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）信息工程學(xué)院，湖北武漢 430074）

一、引 言

在遙感信息計算體系中，作為高空間分辨率遙感影像信息提取與目標(biāo)識別的前提和基礎(chǔ)，多尺度影像分割方法是實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到信息對象化提取的過渡環(huán)節(jié)和關(guān)鍵步驟，具有十分重要的地位［1］。但作為一種計算密集型算法，其存在計算時間較長、整體效率較低的問題。針對算法改進(jìn)可以從計算機(jī)實(shí)現(xiàn)角度來進(jìn)行，如將影像數(shù)據(jù)劃分為若干數(shù)據(jù)分塊進(jìn)行數(shù)據(jù)并行化處理。在并行分割算法實(shí)現(xiàn)過程中，不管是采用均勻數(shù)據(jù)劃分方法，還是不均勻數(shù)據(jù)劃分方法［2-3］，合并分割結(jié)果時都會無法避免地產(chǎn)生“縫合線”［4］，使得分割結(jié)果不可靠。

針對這一問題，國內(nèi)外已有一些研究。胡曉東等在并行分割結(jié)束后將分隔線與其兩側(cè)分割塊輪廓的交點(diǎn)分為在分隔線交匯的a類交點(diǎn)與不在分隔線交匯的b類交點(diǎn)。兩個相鄰的a類交點(diǎn)間的線段稱為A類線，其他為B類線段。對A類線兩側(cè)的分割塊進(jìn)行合并，對B類線兩側(cè)的分割塊進(jìn)行次分割，以此來消除分隔線對結(jié)果的影響［5］，但分隔線兩側(cè)的分割對象受影像內(nèi)容的影響，大小具有不確定性。因此，分隔線消除過程對分割過程運(yùn)行效率產(chǎn)生的影響也無法準(zhǔn)確地估算，且直接合并A類線兩側(cè)的分割塊，在某些情況下也顯得主觀因素過重，值得商榷，因?yàn)榉指艟€兩側(cè)接邊能夠很好銜接的分割對象在現(xiàn)實(shí)中不屬于同一影像對象的情況是可能存在的。P.N.Happ等提出一種在并行分割過程中考慮各數(shù)據(jù)分區(qū)相鄰分割塊相互影響的方法［6］，但會導(dǎo)致分割過程中數(shù)據(jù)分區(qū)逐漸變得不規(guī)則，算法實(shí)施難度較大，且各計算節(jié)點(diǎn)會出現(xiàn)負(fù)載，會逐漸不均衡。

在總結(jié)前人研究的基礎(chǔ)上，本文對現(xiàn)有的研究成果進(jìn)行綜合取舍，提出了一種基于并行預(yù)分割的高分辨率遙感影像多尺度分割方法，在保證分割結(jié)果準(zhǔn)確性的前提之下避免了分隔線的產(chǎn)生，消除了分隔線所帶來的種種問題，同時使得分割效率有了顯著提升。

二、多尺度分割算法的并行處理

1.多尺度影像分割算法

多尺度分割算法是一種面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像分割方法，其關(guān)鍵在于兩個影像對象異質(zhì)度的描述。對于一個d維的特征空間，設(shè)兩相鄰對象的特征值分別為f1d和f2d，則異質(zhì)度定義為［7］

影像對象的光譜特征及形狀特征都可以作為特征空間的一維。通過式（2）對每一維特征求標(biāo)準(zhǔn)差來進(jìn)一步標(biāo)準(zhǔn)化特征空間距離

式中，σfd為對象特征的標(biāo)準(zhǔn)差［7］。

高分辨率遙感影像多尺度分割是一個迭代地將相鄰影像對象不斷合并形成更大影像對象的過程［8］。分割過程中同時對影像對象的光譜特征和形狀特征進(jìn)行操作，具體步驟為［9］:首先設(shè)置分割參數(shù)，包括作為影像對象合并終止條件的尺度閾值及各個特征的權(quán)值；然后開始分割過程，每次進(jìn)行分割時，搜尋鄰域影像對象，遵循異質(zhì)度最小的原則，把相鄰影像對象合并為一個較大的影像對象。第一次分割過程中，單個像元被看做最小的影像對象；第二次及以后的分割過程中，以前一次分割過程中生成的影像對象為基礎(chǔ)計算異質(zhì)度，判斷異質(zhì)度h與尺度閾值的關(guān)系，若h≤尺度閾值，則繼續(xù)進(jìn)行第n（n＞2）次的分割，反之則分割結(jié)束。

2.傳統(tǒng)多尺度影像分割算法的并行化

傳統(tǒng)基于數(shù)據(jù)并行的多尺度分割，必須首先根據(jù)線程數(shù)對影像進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分，然后各數(shù)據(jù)分區(qū)開始并行進(jìn)行分割，分割過程相互獨(dú)立，每一個計算單元對應(yīng)處理一個數(shù)據(jù)分塊。分割結(jié)束后，數(shù)據(jù)分區(qū)邊緣會出現(xiàn)分隔線，影響分割結(jié)果的精度，需要采取分區(qū)合并算法進(jìn)行處理，基于多核計算機(jī)的并行分割處理流程如圖1所示。

圖1 基于多核計算機(jī)的并行分割流程

三、影像并行分割結(jié)果拼接策略

基于數(shù)據(jù)并行的影像分割結(jié)束后合并各數(shù)據(jù)分區(qū)結(jié)果時，存在接邊無法很好地銜接、數(shù)據(jù)分區(qū)之間存在明顯分隔線的問題。分隔線往往會將本屬于同一分割對象的像元集合分成兩個對象，有時這兩個分割對象的接邊不能很好地銜接。更有甚者，即使是分隔線兩側(cè)接邊能夠很好銜接的分割對象在現(xiàn)實(shí)中也可能不屬于同一影像對象?？傊指艟€的存在使得分割結(jié)果不可靠。

遙感影像多尺度分割算法運(yùn)行時間較長，整體效率較低，但是算法的計算量主要集中在初始影像對象形成及后續(xù)若干次迭代分割過程中［10］。當(dāng)分割過程進(jìn)行若干次迭代后，隨著影像對象的數(shù)量減少到一定程度，后續(xù)計算在整個計算過程中所占用的時間會越來越低，對整體分割效率的影響不大。因此，提升影像的分割效率的關(guān)鍵在于提升形成初始對象及后續(xù)的若干次迭代分割過程的運(yùn)行效率。

基于上述思想，可以對現(xiàn)有的影像多尺度分割并行化方法進(jìn)行改進(jìn)，即只對形成初始對象及后續(xù)的若干次迭代分割過程進(jìn)行并行化處理，當(dāng)影像對象數(shù)量減少到指定閾值后，后續(xù)分割過程通過串行方式進(jìn)行處理，如圖2所示。在本文中，將形成初始對象及后續(xù)的若干次迭代分割過程稱為影像的預(yù)分割過程。

這種方式與圖2所示的處理方式相比，由于后續(xù)分割過程采用串行處理方式進(jìn)行，分割過程不會產(chǎn)生分隔線，省去了并行分割結(jié)束后的分隔線消除處理，算法較為簡單易行。閾值的設(shè)置既可以按照迭代分割的次數(shù)來進(jìn)行，也可以按照影像對象數(shù)量的減少程度來進(jìn)行。

圖2 并行預(yù)分割過程與串行預(yù)分割過程對比

值得注意的是，通過合理設(shè)置閾值，經(jīng)過并行預(yù)分割所形成的影像對象內(nèi)部各個像素光譜特征基本一致，相鄰影像對象之間的光譜特征和形狀特征有較為顯著的差異，在一定程度上保證了所得到影像對象的準(zhǔn)確性，為后續(xù)的串行再分割提供了有利條件?；诓⑿蓄A(yù)分割的多尺度分割流程如圖3所示。

圖3 基于并行預(yù)分割的多尺度分割流程

四、試驗(yàn)結(jié)果與分析

根據(jù)上述研究思路，筆者實(shí)現(xiàn)了基于并行預(yù)分割的遙感影像分割算法。試驗(yàn)基于多核CPU進(jìn)行，硬件環(huán)境為:Intel i5雙核CPU，2 GB內(nèi)存；軟件環(huán)境為:Windows 7操作系統(tǒng)，VC++2005編譯器。預(yù)分割過程中，線程數(shù)量采用2，與CPU核數(shù)一致。

首先，為了驗(yàn)證所改進(jìn)的分隔線消除算法的最終效果，對GeoEye-1全色影像與相應(yīng)多光譜影像進(jìn)行融合，取融合結(jié)果的真彩色合成影像作為試驗(yàn)影像進(jìn)行分割，影像尺寸為600像素×600像素。試驗(yàn)中，尺度閾值設(shè)為5500，光譜特征權(quán)值設(shè)置為0.7，形狀特征權(quán)值設(shè)置為0.3。

圖4（a）、圖4（b）、圖4（c）、圖4（d）分別為試驗(yàn)影像原圖、串行分割結(jié)果、分隔線未消除情況下的并行分割結(jié)果，以及分隔線消除后的并行分割結(jié)果。從圖4（c）可以看出，并行預(yù)分割過程所形成的影像對象的光譜特征和形狀特征基本一致；由于各個數(shù)據(jù)分塊之間獨(dú)立進(jìn)行并行預(yù)分割過程，數(shù)據(jù)分塊之間存在分隔線，不過通過合理設(shè)置預(yù)分割迭代次數(shù)，使得分隔線兩側(cè)所形成的預(yù)分割影像對象基本準(zhǔn)確。將圖4（c）和圖4（d）對比后可知，分隔線兩側(cè)所形成的準(zhǔn)確的預(yù)分割影像對象，為后續(xù)的串行分割過程創(chuàng)造了有利條件，分隔線經(jīng)過后續(xù)串行分割處理之后被完全消除，其兩側(cè)最終分割結(jié)果可信度得到較大提高，最終取得了理想的結(jié)果。

圖4 數(shù)據(jù)分區(qū)合并結(jié)果

此外，為了驗(yàn)證并行預(yù)分割策略對提升最終分割效率的有效性，采用了多幅不同尺寸的遙感影像進(jìn)行分割試驗(yàn)，這些影像的基本信息見表1。試驗(yàn)中預(yù)分割迭代次數(shù)可以根據(jù)影像數(shù)據(jù)的實(shí)際情況來設(shè)置，本文設(shè)置為分割全過程總迭代次數(shù)的1/3。試驗(yàn)結(jié)果見表2。

表1 影像基本信息

從表2可知，串行影像分割算法的計算量主要集中在初始影像對象形成及后續(xù)若干次迭代分割過程中，盡管預(yù)分割過程的迭代次數(shù)只占分割全過程迭代次數(shù)的1/3，其用時占整個分割過程用時的比例卻達(dá)到了70%以上。因此，預(yù)分割過程的運(yùn)行效率在很大程度上影響了整個分割過程的運(yùn)行效率。

對比表2中串行預(yù)分割用時與并行預(yù)分割用時可知，通過對預(yù)分割過程進(jìn)行并行化處理，該過程的運(yùn)行效率有了顯著提升。盡管預(yù)分割過程運(yùn)算效率的提升會降低該過程用時在整個影像分割過程中所占的比例，使得后續(xù)分割過程對分割算法運(yùn)行效率的影響有所增加，但是，由于預(yù)分割過程所用時間在整個分割過程中的決定性作用，針對多種尺寸與數(shù)據(jù)量的高分辨率遙感影像，基于并行預(yù)分割的影像分割相對于串行分割在效率上仍有顯著提升。

表2 影像分割效率對照

五、結(jié)束語

基于數(shù)據(jù)并行的遙感影像多尺度分割由于各數(shù)據(jù)分塊在并行處理過程中獨(dú)立運(yùn)行，沒有考慮彼此之間的影響，因此，在并行分割結(jié)束后，各數(shù)據(jù)分塊接邊不能很好地吻合，存在明顯的“分隔線”，使得分割結(jié)果不可靠。在總結(jié)前人研究的基礎(chǔ)之上，本文提出了一種基于并行預(yù)分割的影像分割策略，在保證分割結(jié)果準(zhǔn)確性的前提下，避免了分隔線的產(chǎn)生，消除了分隔線所帶來的種種弊端。

本文重點(diǎn)從方法的角度論證了采用并行預(yù)分割策略來消除分隔線所帶來的種種弊端的可行性與有效性，而對于策略實(shí)施過程中某些關(guān)鍵細(xì)節(jié)，如并行預(yù)分割結(jié)束閾值對最終分割結(jié)果的影響及如何合理地設(shè)置，則沒有詳細(xì)涉及。為進(jìn)一步提升算法運(yùn)行效率與結(jié)果的準(zhǔn)確性，這些有待后續(xù)研究與探討。

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