【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像增强，具体涉及一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法及系统。
技术介绍
1、耕地种植状态监测利用无人机对耕地进行拍摄，帮助农民了解农作物的生长阶段，它有助于科学施肥和灌溉、有效防治病虫害、选择最佳收获时机、优化轮作和间作规划、制定市场策略以及提高应对气候变化的能力。通过掌握这些信息，农民可以提升生产效率和经济收益。
2、无人机在对耕地进行拍摄时，由于飞行过程中震动后抖动，导致所拍摄的耕地遥感图像出现模糊的情况，影响后续对耕地种植状态检测的结果的准确性。
技术实现思路
1、为了解决现有的耕地遥感图像在模糊时会影响后续对耕地种植状态检测的结果的准确性的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
2、在本专利技术的第一方面，提供一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，包括：
3、获取对耕地遥感图像进行分割所得到的多个遥感子图像块，并聚类得到至少两个类簇；
4、根据遥感子图像块与所属同一类簇中其他遥感子图像块的边缘线和灰度值的关联，得到遥感子图像块的第一模糊程度；
5、根据第一模糊程度得到疑似合并模糊区域和正常区域；
6、根据所述疑似合并模糊区域和正常区域的边缘形状特征和灰度值，结合所述疑似合并模糊区域所对应的第一模糊程度，得到所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性；
7、根据所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的可
8、根据所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的最终可能性，筛选得到模糊区域，并对模糊区域进行图像增强。
9、在一个示例性的实施例中，根据遥感子图像块与所属同一类簇中其他遥感子图像块的边缘线和灰度值的关联，得到遥感子图像块的第一模糊程度，包括：
10、获取遥感子图像块中的边缘线，并根据遥感子图像块中的边缘线的像素点数量，与遥感子图像块的像素点的灰度值方差，得到遥感子图像块的模糊指标；
11、根据所述遥感子图像块与所属同一类簇中其他遥感子图像块的模糊指标，得到遥感子图像块的第一模糊程度。
12、在一个示例性的实施例中，遥感子图像块的模糊指标的计算公式为：
13、；
14、其中，i表示第个遥感子图像块，表示第个遥感子图像块的模糊指标；表示第个遥感子图像块中第条边缘线；表示第个遥感子图像块中的边缘线的数量；表示第个遥感子图像块中第个边缘线的像素点的数量；表示第个遥感子图像块的像素点的数量；表示第个遥感子图像块的所有像素点的灰度值的方差；表示以自然常数e为底的指数函数；
15、遥感子图像块的第一模糊程度的计算公式为：
16、；
17、其中，表示第个遥感子图像块的第一模糊程度；r表示第个遥感子图像块所在类簇中的第r个遥感子图像块；表示第个遥感子图像块所在类簇中的遥感子图像块的数量；表示第个遥感子图像块所在类簇中的第r个遥感子图像块的模糊指标。
18、在一个示例性的实施例中，根据第一模糊程度得到疑似合并模糊区域和正常区域，包括：
19、将大于或者等于预设第一阈值的第一模糊程度对应的遥感子图像块作为疑似模糊子区域；
20、将相邻的疑似模糊子区域合并成疑似合并模糊区域，将除所述疑似合并模糊区域之外的各个遥感子图像块作为各个正常区域。
21、在一个示例性的实施例中，根据所述疑似合并模糊区域和正常区域的边缘形状特征和灰度值，结合所述疑似合并模糊区域所对应的第一模糊程度，得到所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性，包括：
22、获取第一区域中每条边缘线的链码序列，并得到每条边缘线的链码序列的一阶差分链码绝对值序列；所述第一区域为所述疑似合并模糊区域和正常区域中的任意一个区域；
23、根据第一区域中每条边缘线的所述一阶差分链码绝对值序列，以及每条边缘线上的像素点的梯度幅值，得到第一区域的边缘复杂程度；
24、根据所述疑似合并模糊区域与各个正常区域的边缘复杂程度的差异，以及所述疑似合并模糊区域所对应的第一模糊程度，得到所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性。
25、在一个示例性的实施例中，第一区域的边缘复杂程度的计算公式如下：
26、；
27、其中,x表示第x个第一区域，表示第x个第一区域的边缘复杂程度；表示第x个第一区域中的第条边缘线；表示第x个第一区域中的边缘线的数量；表示第x个第一区域中的第条边缘线的一阶差分链码绝对值序列中的数据的数量；表示第x个第一区域中的第条边缘线的一阶差分链码绝对值序列中的第个数据；表示第x个第一区域中的第条边缘线的一阶差分链码绝对值序列中的第个数据的数值；表示第x个第一区域中的第条边缘线上的像素点的梯度幅值的方差；
28、所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性的计算公式如下：
29、；
30、其中，表示第个疑似合并模糊区域，表示第个疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性；表示归一化函数；表示第个疑似合并模糊区域图像的边缘复杂程度；表示正常区域的数量，表示第个正常区域；表示第个正常区域的边缘复杂程度；表示第个疑似合并模糊区域中所包含遥感子图像块的数量，z表示第个疑似合并模糊区域中所包含的第z个遥感子图像块；表示第个疑似合并模糊区域中所包含的第z个遥感子图像块的第一模糊程度。
31、在一个示例性的实施例中，根据所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性，以及与所述耕地遥感图像的中心的距离，得到所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的最终可能性，包括：
32、获取各个疑似合并模糊区域的中心与所述耕地遥感图像的中心的距离，并按照距离从小到大的顺序，将各个疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性进行排序，得到可能性序列；
33、获取所述可能性序列中，在疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性之前的各个可能性；
34、根据疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性与其之前的所述各个可能性之间的差异，得到所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的最终可能性。
35、在一个示例性的实施例中，所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的最终可能性的计算公式如下：
36、；
37、其中，表示第个疑似合并模糊区域，表示第个疑似合并模糊区域属于模糊区域的最终可能性；表示归一化函数；表示所述可能性序列中，在第个疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性之前的可能性的数量；表示所述可能性序列中，第个疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性之前的第个可能性；表示所述可能性序列中，第个疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性之前的第个可能性的数值；表示第个疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性。
38、在一个示例性的实施例中，根据所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的最终可本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，根据遥感子图像块与所属同一类簇中其他遥感子图像块的边缘线和灰度值的关联，得到遥感子图像块的第一模糊程度，包括：
3.如权利要求1所述的一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，遥感子图像块的模糊指标的计算公式为：
4.如权利要求1所述的一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，根据第一模糊程度得到疑似合并模糊区域和正常区域，包括：
5.如权利要求1所述的一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，根据所述疑似合并模糊区域和正常区域的边缘形状特征和灰度值，结合所述疑似合并模糊区域所对应的第一模糊程度，得到所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性，包括：
6.如权利要求5所述的一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，第一区域的边缘复杂程度的计算公式如下：
7.如权利要求1所述的一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征
8.如权利要求7所述的一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的最终可能性的计算公式如下：
9.如权利要求1所述的一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，根据所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的最终可能性，筛选得到模糊区域，并对模糊区域进行图像增强，包括：
10.一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强系统，其特征是，包括：存储器及处理器；所述存储器与所述处理器连接；所述存储器，用于存储程序指令；所述处理器，用于在程序指令被执行时，实现权利要求1-9中任一项所述的用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，根据遥感子图像块与所属同一类簇中其他遥感子图像块的边缘线和灰度值的关联，得到遥感子图像块的第一模糊程度，包括：
3.如权利要求1所述的一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，遥感子图像块的模糊指标的计算公式为：
4.如权利要求1所述的一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，根据第一模糊程度得到疑似合并模糊区域和正常区域，包括：
5.如权利要求1所述的一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，根据所述疑似合并模糊区域和正常区域的边缘形状特征和灰度值，结合所述疑似合并模糊区域所对应的第一模糊程度，得到所述疑似合并模糊区域属于模糊区域的可能性，包括：
6.如权利要求5所述的一种用于耕地种植状态监测的遥感图像增强方法，其特征是，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王玲玉，陈全，骆剑承，崔亮，
申请(专利权)人：贵州轻工职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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