Parameterselektion für regionenwachstum-basierte Bildsegmentierungsalgorithmen unter Verwendung von räumlicher Autokorrelation

Regionenwachstum-basierte Segmentierungsalgorithmen sind nützlich für die Segmentierung von Fernerkundungsbildern. Diese Algorithmen benötigen vom Benutzer Vorgabewerte, die die Qualität der resultierenden Segmentierung steuern. Dieser Brief schlägt eine Ziel-Funktion zur Auswahl geeigneter Parameter für Regionenwachstumsalgorithmen vor, um die besten qualitativ hochwertigen Ergebnisse sicherzustellen. Es wird berücksichtigt, dass eine Segmentierung zwei wünschenswerte Eigenschaften hat: Jedes der resultierenden Segmente sollte intern homogen sein und sich von seiner Umgebung unterscheiden lassen. Das Maß kombiniert einen Indikator für räumliche Autokorrelation, der die Separierbarkeit zwischen Regionen erkennt, und einen Varianzindikator, der die Gesamt-Homogenität der Regionen ausdrückt. Schlüsselwörter: Regionenwachstumssegmentierung, räumliche Autokorrelation.