摘要：針對多尺度高分辨率遙感圖像像素分割在降噪時丟失大量高頻信息及單一像素孤立性問題,提出了一種雙樹復(fù)小波變換(dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT)和模糊馬爾科夫隨機場(fuzzy markov random field,FMRF)模型相結(jié)合的無監(jiān)督遙感圖像分割算法。首先通過DT-CWT遙感圖像進(jìn)行多尺度分解,并采用Bayesian閾值法對分解后的高頻分量進(jìn)行去噪,以增強圖像的細(xì)節(jié)和邊緣的表達(dá)能力并有效保留圖像的主要高頻信息;然后采用FMRF分割算法分別對重構(gòu)后各層分量進(jìn)行分割,以充分考慮像素分割的模糊性和像素鄰域間的相關(guān)性;最后根據(jù)相似度融合規(guī)則融合各層分割結(jié)果。對比試驗結(jié)果表明,該方法在有效去除雜點和噪聲的同時能夠較好地保留圖像細(xì)節(jié)信息,并且邊緣分割更加平滑,具有較高的分割精度和很好的魯棒性。