1.基于局域同质性指标的多尺度遥感影像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)采用二分K均值聚类方法对影像进行量化；

(2)在量化影像中，计算各尺寸窗口下各个像素对应的局部同质性指标，并将该指标作为该像素的像素值，从而获得多尺度J-image影像序列，再利用地物的上下文信息对多尺度J-image影像序列进行分割；

(3)根据多尺度J-image影像序列中最小尺度影像的分割结果和D-S证据理论，将所有对象与其所有相邻的对象进行合并，得到最终的分割结果。

2.根据权利要求1所述基于局域同质性指标的多尺度遥感影像分割方法，其特征在于，步骤(1)的具体过程如下：(a)设定量化影像中灰度级总数K＝256；

(b)初始化聚类表

(c)将所有像素作为一个类，加入到聚类表DT中；

(d)从聚类表DT中选择一个聚类进行分裂；

(e)使用K均值聚类方法将该聚类划分为两个聚类，遍历所有可能的二分情况，并计算对应的残差平方和SSE；

(f)选择SSE最小的两个聚类，更新聚类表DT，当聚类个数达到256时，进入步骤(g)，否则返回步骤(c)；

T

(g)根据聚类表生成隶属关系T，获得调色板D＝[d1,d2,...,d256]，其中dy表示聚类中心，y∈[1,256]；根据隶属关系及聚类中心进行颜色替换，获得量化影像。

3.根据权利要求1或2所述基于局域同质性指标的多尺度遥感影像分割方法，其特征在于，步骤(2)的具体过程如下：计算尺寸为M×M的特定尺寸窗口下所有像素对应的局部同质性指标J-value，并将各像素的J-value作为该像素的像素值，得到该尺度下的J-image，逐步减小M，从而获得一组多尺度J-image影像序列St＝(S1,S2...,ST)；

对最大尺度J-image影像ST进行分块处理，将ST划分为由尺寸为MT×MT像素构成的子图像，其中MT的值与计算尺度ST的特定尺寸窗口的尺寸相同；

计算每个子图像的阈值TJ，将每个子图像内部小于其阈值的像素作为种子点，采用

4-connectivity方法获得种子区域，其余像素按照J-value值从小到大逐个并入相邻的种子区域，从而获得最大尺度ST下的分割结果；

利用ST提取的对象边界将尺度ST-1分割为由对象集合 组成的J-image影像，其中GT-1为对象总数；在ST-1中，以每个对象为基本单元，采用与ST中每个子图像相同的策略提取种子点，并进行区域增长，遍历所有对象，获得尺度ST-1下的分割结果；

利用ST-1下获得的分割结果，对下一尺度ST-2采用与ST-1相同的分割策略，以此类推，直至对最小尺度S1完成分割。

4.根据权利要求3中基于局域同质性指标的多尺度遥感影像分割方法，其特征在于，局部同质性指标J-value的计算过程如下：在量化影像中，将每个像素z对应的坐标z(x,y)作为该像素的像素值；令z(x,y)∈Z，Z为以z为中心，尺寸为M×M的窗口中所有像素的集合，且窗口中的角点被去除；

定义N为以z为中心的窗口中的像素总数，则均值m：

定义mp为窗口中属于相同灰度级p的所有像素均值，Zp为窗口中属于灰度级p的所有像素的集合，P为量化影像中的灰度级总数，则窗口中属于同一灰度级像素的方差和SW定义为：定义SA为窗口中所有像素的总体方差：

则局域同质性指标J-value为：

J＝(SA-SW)/SW (4)

5.根据权利要求4所述基于局域同质性指标的多尺度遥感影像分割方法，其特征在于，阈值TJ的计算公式：TJ＝μJ+aσJ (5)

其中，μJ和σJ分别为各子图像内像素J-value的均值和标准差，a为预设常数。

6.根据权利要求5所述基于局域同质性指标的多尺度遥感影像分割方法，其特征在于：a＝0.2。

7.根据权利要求3所述基于局域同质性指标的多尺度遥感影像分割方法，其特征在于，步骤(3)的具体过程如下：(A)将尺度S1分割结果提取的对象边界映射到所有尺度的J-image中，每个尺度J-image都能获得统一的对象集合 其中N1为尺度S1分割结果中的对象总数；

(B)对于每个尺度J-image的对象集合，确定其中任意一个对象的所有相邻对象，并计算该对象分别与其各个相邻对象之间的相似性SSIM；

(C)根据该对象与其相邻对象之间的相似性SSIM以及D-S证据理论，确定它们是否合并，并将需要合并的对象进行合并；

(D)遍历所有尺度J-image的所有对象，直到没有能够合并的区域为止，从而获得最终分割结果。

8.根据权利要求7所述基于局域同质性指标的多尺度遥感影像分割方法，其特征在于，对象与其相邻对象之间相似性SSIM的计算公式：其中，A、B分别对象RA与其相邻对象RB对应的特征向量；μA，μB，σA，σB，σAB分别是A与B的均值、标准差、方差以及两者的协方差；C1，C2是为了防止当分母接近零时产生不稳定现象所添加的常数。

9.根据权利要求8所述基于局域同质性指标的多尺度遥感影像分割方法，其特征在于：C1＝0.2，C2＝0.8。