对图像处理中的面向对象和基于基元的理解

面向对象是现代软件开发的思想，是当前IT界关注的重点，是20世纪90年代以来软件开发方法的主流。面向对象的概念和应用不仅仅限于程序设计和软件开发，已经扩展到很宽的范围。

面向对象的影像分析技术即使在20世纪70年代就应用在遥感影像的解译中。Ketting and landgrebe(1976)提出了同质性对象提取的优点，并提出了一种分割算法称为ECHO(Extraction and Classification of Homogenous Objects)。所谓面向对象方法，就是通过对影像的分割，使同质像元组成大小不同的对象，每个对象都有光谱、形状、纹理、空间拓扑关系、层次等属性。面向对象的遥感影像分析方法把遥感影像分成不同的同质性对象，每个对象都有描述光谱、形状、结构、纹理等信息的属性，对象之间还有相邻、包含等各种空间关系以及类似面向对象软件开发中继承等关系。其分析实体，不再是单个的象素，而是由多个像素组成的有意义的影像对象，包含了影像对象的光谱、语义与纹理等信息。面向对象的影像分析采用一种影像多级分割的法则，以任意尺度生成属性信息类似的影像多边形对象（Faber and Forstner,1999)，运用模糊数学方法获得每个影像对象的属性信息，以影像对象为信息提取的基本单元，实现类别信息自动提取的目的。

参考文献：

[1]明冬萍.高分辨率遥感特征基元提取与格局判别方法研究.中国科学院地理科学与资源研究所2006年博士论文
[2]黄慧萍.面向对象影像分析中的尺度问题研究.中国科学院遥感应用研究所2003年博士论文

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