[發(fā)明專利]基于隨機概率采樣與多級融合的大幅面地形圖分割方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410029317.8
• 申請日: 2014-01-22
• 公開（公告）號: CN103824283A
• 公開（公告）日: 2014-05-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 苗啟廣;許鵬飛;宋建鋒;權(quán)義寧;劉天歌;劉如意;封志德
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 西安恒泰知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 61216
• 代理人: 林兵

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于地理信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于隨機概率采樣與多級融合的大幅面地形圖分割方法。本發(fā)明應(yīng)用于大幅面地形圖的圖像分割。

背景技術(shù)

在地形圖處理領(lǐng)域中，為了快速準確地對地形圖進行分割得到分割版圖，并為地形圖中地理要素的進一步提取提供有利條件，通常需要對地形圖分割。目前，地形圖分割方法主要采用基于顏色空間的聚類和基于樣本學(xué)習(xí)的分類法。

鄭華利等人在文獻“鄭華利，周獻中，王建宇，‘基于色彩空間轉(zhuǎn)換及模糊約束聚類的地形圖自動分色’[J]，測繪學(xué)報，32(2)，183-187(2003)”中提出了一種模糊約束聚類算法。該方法首先對地形圖的色彩空間進行轉(zhuǎn)換，使其直方圖的峰谷特性更加明顯，然后對模糊C均值聚類算法進行模糊約束，從而較好地解決了地圖的自動分色問題。由于經(jīng)過色彩空間的轉(zhuǎn)換后直方圖的峰值比較明顯，所以該算法對于初始聚類中心選擇的依賴性較小。此外，采用了模糊約束的顏色聚類，對于那些在地形圖直方圖中占有較小比例的顏色信息也能正確地進行分層。該方法雖然能夠得到較好的地形圖分割效果，但是仍然存在的缺點是，模糊C均值聚類算法對地形圖進行4分類，沒有考慮地形圖中存在的過渡色、漸變色和覆蓋色等復(fù)雜問題，導(dǎo)致分割結(jié)果不準確。此外，該方法對地形圖中所有數(shù)據(jù)進行一次性處理，沒有考慮到大幅面地形圖數(shù)據(jù)量大的問題，因此分割效率不高。

Alireza?Khotanzad等人在文獻“Alireza?Khotanzad?and?Edmund?Zink，‘Contour?Line?and?Geographic?Feature?Extraction?from?USGS?Color?Topographical?Paper?Maps’[J]，IEEE?Transactions?on?Pattern?Analysis?and?Machine?Intelligence，25(1)，18-31(2003)”中提出了一種基于樣本學(xué)習(xí)的分類方法對地形圖進行分割。該方法首先根據(jù)地形圖中不同地理要素之間的重疊覆蓋情況，制作相應(yīng)的模板，然后根據(jù)模板的顏色特征與地形圖中像素的顏色特征之間的差異對地形圖進行分割。此方法雖然能夠較好的處理面狀地理要素信息以及地形圖中線劃要素信息。但是仍然存在的缺點是，地形圖中不同地理要素的模板樣本難以制作齊全，此外，圖像分割時僅僅使用顏色距離，難以很好的處理地形圖中存在的過渡色、漸變色和覆蓋色等復(fù)雜問題，這些因素都是導(dǎo)致最終分割結(jié)果不準確的原因，從而不能得到較好的地形圖分割效果。

綜上所述，基于顏色空間的聚類和基于樣本學(xué)習(xí)的分類方法在地形圖分割方面雖然獲得了較好的效果，但這些方法都難以快速準確地進行大幅面地形圖圖像的分割，此外，在地形圖分割種類數(shù)的確定方面沒有一個準確的自適應(yīng)的確定方法。所以在利用傳統(tǒng)的基于顏色空間的聚類和基于樣本學(xué)習(xí)的分類方法得到的分割版圖中，存在分割不準確以及效率低下的問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述現(xiàn)有技術(shù)中基于顏色空間的聚類和基于樣本學(xué)習(xí)的分類方法導(dǎo)致的地形圖分割效果不理想和效率低下的缺點，本發(fā)明的目的在于，提出一種基于隨機概率采樣與多級融合的大幅面地形圖分割方法，該方法中對地形圖的分割主要包括獲得聚類中心，模糊分類和多級融合三部分。本發(fā)明充分利用隨機概率采樣能夠較大程度減少獲得聚類中心所需要的數(shù)據(jù)量的優(yōu)點，以及多級融合能夠更準確地對分割后圖像進行融合的特點，將隨機概率采樣與圖像多級融合相結(jié)合以進行地形圖分割，最終既能夠更準確地獲得地形圖的分割版圖，又能大幅度提高分割效率。尤其適用于大幅面的地形圖分割。

為了達到上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案予以解決：

一種基于隨機概率采樣與多級融合的大幅面地形圖分割方法，具體包括如下步驟：

步驟1，輸入原始地形圖圖像；

步驟2，對原始地形圖圖像進行隨機概率采樣，得到采樣數(shù)據(jù)矩陣；

步驟3，確定地形圖分割種類數(shù)；

步驟4，計算聚類中心，得到聚類中心矩陣；

步驟5，計算原始地形圖的隸屬矩陣，得到隸屬矩陣；

步驟6，利用隸屬矩陣對原始地形圖進行模糊分類，得到分割后的圖像；

步驟7，對分割后的圖像進行多級融合，得到的融合后圖像；

步驟8，輸出分割后的分版圖像。

進一步的，所述步驟2的具體步驟如下：