[發明專利]一種基于模糊集合論的圖像增強技術與遙感圖像分類方法

在審

• 申請號: 201611269916.2
• 申請日: 2016-12-30
• 公開（公告）號: CN108268826A
• 公開（公告）日: 2018-07-10
• 發明（設計）人: 麻建;吳劍文;何偉潮;單小紅
• 申請（專利權）人: 廣東精點數據科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T5/00
• 代理公司: 北京隆源天恒知識產權代理事務所(普通合伙) 11473
• 代理人: 閆冬

1.一種基于模糊集合論的圖像增強技術與遙感圖像分類方法，其特征在于，所述基于模糊集合論的圖像增強技術與遙感圖像分類方法通過一集合裝置實現，所述集合裝置包括一模糊集合單元，所述模糊集合單元用于界定一模糊集合；所述集合裝置還包括一圖像增強單元，所述圖像增強單元用于采用基于模糊集的Pal-King增強方法進行圖像增強；所述圖像增強單元包括一模糊特征平面模塊；所述圖像增強單元還包括一模糊增強變換模塊，所述模糊增強變換模塊用于對圖像進行模糊增強變換；所述集合裝置還包括一遙感單元，所述遙感單元用于在所述圖像增強單元完成圖像增強后進一步對遙感圖像進行分類處理。

2.根據權利要求1所述的一種基于模糊集合論的圖像增強技術與遙感圖像分類方法，其特征在于，所述模糊集合單元用于界定一模糊集合；定義隸屬函數利用特征函數來刻畫一個集合，普通集合的特征函數定義為

即特征函數在集合{0，1}上取值。將特征函數推廣到在閉區間[0，1]上取值，特征函數就推廣到隸屬函數μ_A(x)，說明x以一定的程度隸屬于集合A；

設給定論域U，U到[0，1]的任一映射μ_A

μ_A：U→[0，1]

都確定U的一個模糊子集A，μ_A叫A的隸屬函數，μ_A(u)叫u對A的隸屬度；

模糊子集有以下的表示方式：設x∈U，對于離散域的情況，有

對于連續域的情況，有

3.根據權利要求2所述的一種基于模糊集合論的圖像增強技術與遙感圖像分類方法，其特征在于，所述模糊特征平面模塊按照模糊子集理論的概念，將一幅M×N維的具有L個灰度等級的圖像X作為一個模糊點陣看待，記為

或

其中表示圖像中第(i，j)點像素具有某種特征的程度為μ_ij(0≤μ_ij≤1)，稱μ_ij為模糊特征；若以像素的相對灰度級作為感興趣的模糊特征，這時μ_ij表示像素(x，y)的灰階x_ij關于某個特定灰度等級的隸屬度，通常這個特定的灰度等級為圖像的最大灰度等級x_max；由μ_ij的全體組成的平面{μ_ij}，i＝1，2，…，M；j＝1，2，…，N，成為模糊特征平面；

構造隸屬度函數如下：

μ_ij＝F(X_ij)＝log₂[1+(X_ij-T_min)/(T_max-T_min)]

其中T_min為灰度值的最小值，T_max為灰度值的最大值，計算出的隸屬函數值都分布于[0，1]上，處理后不會造成在原圖中相當多的低灰度值被硬性切削為0，保存了圖像中的低灰度值邊緣信息。

4.根據權利要求3所述的一種基于模糊集合論的圖像增強技術與遙感圖像分類方法，其特征在于，所述模糊增強變換模塊反復采用非線性變換如下：

μ′_ij＝T_r(μ_ij)＝T₁[T_r-1(μ_ij)]，r＝1，2，3，4...

其中，r為迭代次數，

迭代完成圖像增強后，將圖像由模糊域映射回變換域，對變換后的模糊隸屬度值進行逆運算，得到增強后的圖像的灰度值；

逆變換式如下：