基于土地利用类型的遥感影像自适应分割方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域中的图像分割技术领域，具体涉及一种基于土地利用类型的遥感影像自适应分割方法，对土地遥感图像基于颜色信息进行初步聚类分割，得到田地区域和山地区域的目标连通域，获取目标连通域对应的疑似阴影区域连通域，将疑似阴影区域连通域划分为至少两层像素点，然后计算得到疑似阴影区域连通域对应的目标区域属于山地区域的概率；根据概率对模糊C均值聚类模型进行修正，基于修正后的模糊C均值聚类模型进行图像再分割，根据田地区域和山地区域的地形的差异进行局部范围特征分析，对模糊C均值聚类模型进行修正，即便是颜色较为相近，仍能根据修正后的模糊C均值聚类模型进行图像分割，提升图像分割准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
基于土地利用类型的遥感影像自适应分割方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
中的图像分割
，具体涉及一种基于土地利用类型的遥感影像自适应分割方法。

技术介绍

[0002]伴随遥感技术水平的发展，高分辨率遥感影像在农业资源调查、土地利用类型识别等方面的应用逐渐增加，而常用的图像分割方式多是通过区域聚类进行分割，基于像素之间的相似性来形成局部区域，从而获取分割结果，比如应用较为广泛的、基于模糊C均值聚类方式进行的图像分割方法。
[0003]传统的模糊C均值聚类中，当基于土地利用类型的目的进行区域分割时，往往是基于像素的颜色信息进行区域聚类和分割。但是所采集的遥感图像中，山地与田地的颜色通常较为接近，对于这种情况，若采用仅基于颜色信息进行区域分割的方式，只能将山地与田地分割为相同类型的区域，分割结果不准。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，为了解决现有的仅基于颜色信息进行图像分割的方式的分割准确性较低的技术问题，本专利技术提供一种基于土地利用类型的遥感影像自适应分割方法。
[0005]所采用的技术方案具体如下：一种基于土地利用类型的遥感影像自适应分割方法，包括：对获取到的土地遥感图像基于颜色信息进行初步聚类分割，得到目标区域的目标连通域，所述目标区域包括田地区域和山地区域；基于灰度值差异，获取与所述目标连通域相邻且对应的疑似阴影区域连通域；基于位置关系，获取相互邻接的所述目标连通域的第一边缘像素点和所述疑似阴影区域连通域中的第二边缘像素点，并基于各所述第二边缘像素点，将所述疑似阴影区域连通域划分为至少两层像素点；根据各层像素点中各像素点对应的阴影区域宽度和灰度值计算得到所述疑似阴影区域连通域对应的目标区域属于山地区域的概率；根据所述概率对模糊C均值聚类模型中的像素点在颜色空间中的位置信息进行修正，得到目标模糊C均值聚类模型；基于所述目标模糊C均值聚类模型对所述目标区域进行图像再分割。
[0006]在一个实施例中，所述基于灰度值差异，获取与所述目标连通域相邻且对应的疑似阴影区域连通域，包括：对于所述目标连通域的任意一个边缘像素点，以该边缘像素点为中心，获取该边缘像素点邻域范围内最小灰度值的邻域像素点；以所述邻域像素点为中心像素点，获取满足预设要求的像素点，定义为目标像素点，并以新确定的目标像素点为中心像素点，获取满足所述预设要求的像素点，以此类推，
直至没有像素点满足所述预设要求；所述中心像素点构成所述疑似阴影区域连通域；所述预设要求为：所述中心像素点的邻域范围内、与所述中心像素点的灰度值差值绝对值小于预设差值阈值。
[0007]在一个实施例中，所述基于位置关系，获取相互邻接的所述目标连通域的第一边缘像素点和所述疑似阴影区域连通域中的第二边缘像素点，包括：对于所述疑似阴影区域连通域的任意一个边缘像素点，以该边缘像素点为中心，若邻域范围内存在所述目标连通域中的像素点，则将该边缘像素点记为所述第二边缘像素点，并将所述邻域范围内存在的所述目标连通域中的像素点记为第一边缘像素点。
[0008]在一个实施例中，所述基于各所述第二边缘像素点，将所述疑似阴影区域连通域划分为至少两层像素点，包括：将各所述第二边缘像素点划分构成第一层像素点；以各所述第二边缘像素点为中心，将邻域范围内未划分的且属于所述疑似阴影区域连通域中的像素点划分构成第二层像素点；以所述第二层像素点中的各像素点为中心，将邻域范围内未划分的且属于所述疑似阴影区域连通域中的像素点构成第三层像素点；以此类推，直至完成所述疑似阴影区域连通域中的所有像素点的划分。
[0009]在一个实施例中，所述各层像素点中各像素点对应的阴影区域宽度的获取过程，包括：沿所述第一边缘像素点的梯度方向，获取所述梯度方向上属于所述疑似阴影区域连通域的像素点的数量，确定为所述第一边缘像素点对应的阴影区域宽度；将各层像素点中各像素点所处的所述第一边缘像素点的梯度方向对应的所述阴影区域宽度，确定为各层像素点中各像素点对应的阴影区域宽度；相应地，所述根据各层像素点中各像素点对应的阴影区域宽度和灰度值计算得到所述疑似阴影区域连通域对应的目标区域属于山地区域的概率，包括：根据各层像素点中各像素点对应的阴影区域宽度，获取各层像素点的阴影区域宽度均值，以及各层像素点的最大阴影区域宽度；获取各层像素点的灰度均值；基于每两个相邻层像素点的灰度均值的差值绝对值，所述各层像素点的阴影区域宽度均值，以及各层像素点的最大阴影区域宽度，计算得到所述疑似阴影区域连通域对应的目标区域属于山地区域的概率。
[0010]在一个实施例中，所述疑似阴影区域连通域对应的目标区域属于山地区域的概率的计算公式如下：其中，q为所述疑似阴影区域连通域对应的目标区域属于山地区域的概率，I为所述疑似阴影区域连通域中像素点的总层数，i为第i层像素点，为第i+1层像素点的灰度均值，为第i层像素点的灰度均值，为第i层像素点的阴影区域宽度均值，为第i层像素点的最大阴影区域宽度。
[0011]在一个实施例中，所述目标模糊C均值聚类模型，包括：
其中，c为聚类簇数，N为对应的目标区域的像素点数量，t为对应的目标区域的第t个像素点，j为第j个簇类，为第t个像素点在颜色空间中的位置，m为幂指数，为第j个簇类的中心在颜色空间中的位置，q为属于山地区域的概率，为第t个像素点属于第j个簇类的隶属度。
[0012]在一个实施例中，所述对获取到的土地遥感图像基于颜色信息进行初步聚类分割，包括：采用所述模糊C均值聚类模型，对获取到的土地遥感图像基于颜色信息进行初步聚类分割。
[0013]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：由于土地遥感图像中，田地区域和山地区域的颜色较为接近，因此，先对获取到的土地遥感图像基于颜色信息进行初步聚类分割，得到目标区域的目标连通域，得到颜色较为接近的田地区域和山地区域这两种目标区域，然后，基于灰度值差异，获取与目标连通域相邻且对应的疑似阴影区域连通域，疑似阴影区域连通域对应到土地遥感图像中，疑似为山地区域对应的因峰峦高度而遮挡形成的阴影区域，那么，后续就需要对疑似阴影区域连通域进行图像处理，以确定该疑似阴影区域连通域对应的目标区域属于山地区域的概率，能够准确得到该疑似阴影区域连通域对应的目标区域属于山地区域的概率；其中，目标连通域和疑似阴影区域连通域中相互邻接的边缘像素点由于位置关系比较密切，对两者需要先确定出来，后续根据确定得到的相互邻接的目标连通域的第一边缘像素点和疑似阴影区域连通域中的第二边缘像素点进行概率计算，可以保证计算结果的准确性，而且，由于山地区域中从山脚到外侧，像素点灰度值呈逐渐增大的变化趋势，且疑似阴影区域连通域的形状和大小也相应影响到属于山地区域的概率，因此，将阴影区域宽度中的各个像素点划分为多层像素点，结合各层像素点中各像素点对应的阴影区域宽度和灰度值计算得到属于山地区域的概率，能够使得计算结果与各个影响因素相匹配，保证概率计算的合理性和准确性，最后根据得到的概率对模糊C均值聚类模型中的像素点在颜色空间中的位置信息进行修正，得到目标模糊C均值聚类模型，以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于土地利用类型的遥感影像自适应分割方法，其特征在于，包括：对获取到的土地遥感图像基于颜色信息进行初步聚类分割，得到目标区域的目标连通域，所述目标区域包括田地区域和山地区域；基于灰度值差异，获取与所述目标连通域相邻且对应的疑似阴影区域连通域；基于位置关系，获取相互邻接的所述目标连通域的第一边缘像素点和所述疑似阴影区域连通域中的第二边缘像素点，并基于各所述第二边缘像素点，将所述疑似阴影区域连通域划分为至少两层像素点；根据各层像素点中各像素点对应的阴影区域宽度和灰度值计算得到所述疑似阴影区域连通域对应的目标区域属于山地区域的概率；根据所述概率对模糊C均值聚类模型中的像素点在颜色空间中的位置信息进行修正，得到目标模糊C均值聚类模型；基于所述目标模糊C均值聚类模型对所述目标区域进行图像再分割。2.根据权利要求1所述的基于土地利用类型的遥感影像自适应分割方法，其特征在于，所述基于灰度值差异，获取与所述目标连通域相邻且对应的疑似阴影区域连通域，包括：对于所述目标连通域的任意一个边缘像素点，以该边缘像素点为中心，获取该边缘像素点邻域范围内最小灰度值的邻域像素点；以所述邻域像素点为中心像素点，获取满足预设要求的像素点，定义为目标像素点，并以新确定的目标像素点为中心像素点，获取满足所述预设要求的像素点，以此类推，直至没有像素点满足所述预设要求；所述中心像素点构成所述疑似阴影区域连通域；所述预设要求为：所述中心像素点的邻域范围内、与所述中心像素点的灰度值差值绝对值小于预设差值阈值。3.根据权利要求1所述的基于土地利用类型的遥感影像自适应分割方法，其特征在于，所述基于位置关系，获取相互邻接的所述目标连通域的第一边缘像素点和所述疑似阴影区域连通域中的第二边缘像素点，包括：对于所述疑似阴影区域连通域的任意一个边缘像素点，以该边缘像素点为中心，若邻域范围内存在所述目标连通域中的像素点，则将该边缘像素点记为所述第二边缘像素点，并将所述邻域范围内存在的所述目标连通域中的像素点记为第一边缘像素点。4.根据权利要求1所述的基于土地利用类型的遥感影像自适应分割方法，其特征在于， 所述基于各所述第二边缘像素点，将所述疑似阴影区域连通域划分为至少两层像素点，包括：将各所述第二边缘像素点划分构成第一层像素点；以各所述第二边缘像素点为中心，将邻域范围内未划分的且属于所述疑似阴影区域连通域中的像素点划分构成第二层像素点；以所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕义亮，杨莉，李宗虹，郑森林，杨青松，武红阳，刘云，李晶，任晓茹，李艳梅，李玉琳，倪晓燕，刘壮，王春雨，李金政，
申请(专利权)人：牧马人山东勘察测绘集团有限公司，
类型：发明
国别省市：