[發(fā)明專利]基于自適應(yīng)云模型的大霧場景空中圖像融合識(shí)別方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810090427.3
• 申請(qǐng)日: 2018-01-30
• 公開（公告）號(hào): CN108460337A
• 公開（公告）日: 2018-08-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 成昆
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 李家菊
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
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本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)云模型的大霧場景空中圖像融合識(shí)別方法，其包括以下步驟：采集原始大霧場景空中圖像作為樣本，使用加權(quán)灰度化算法對(duì)大霧場景空中圖像進(jìn)行灰度化處理，得到灰度圖像；使用直方圖均衡化對(duì)灰度圖像進(jìn)行處理，得到均衡后灰度圖，對(duì)均衡后灰度圖進(jìn)行邊緣檢測，得到邊緣圖像，初始化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提取出特征數(shù)據(jù)；對(duì)于經(jīng)過大霧場景空中圖像識(shí)別訓(xùn)練模型訓(xùn)練后的圖像采用多尺度分解得到平滑圖像和細(xì)節(jié)圖像，進(jìn)行重構(gòu)得到融合圖像，將融合圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練提取的特征數(shù)據(jù)傳到支持向量機(jī)中進(jìn)行訓(xùn)練，將提取的測試特征數(shù)據(jù)輸入大霧場景空中圖像識(shí)別訓(xùn)練模型中進(jìn)行判斷，最終得到準(zhǔn)確的大霧場景空中圖像圖像識(shí)別結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于自適應(yīng)云模型的大霧場景空中圖像融合識(shí)別方法。

背景技術(shù)

目前，圖像處理是指對(duì)現(xiàn)有圖像進(jìn)行預(yù)處理、配準(zhǔn)、融合、分割等相關(guān)操作，以獲取對(duì)同一場景或同一目標(biāo)更為精準(zhǔn)，更為可靠的圖像描述。

本發(fā)明以大霧圖像為研究目標(biāo)，提出一種新的融合方法，使得融合后的腦部圖像更符合人或機(jī)器的視覺特性，以利于對(duì)圖像的進(jìn)一步分析，便于臨床醫(yī)學(xué)的應(yīng)用。幾十年來，圖像融合方法層出不窮，大致可分為一些三類：

1、基于空間域的融合方法；

2、基于變換域的融合方法；

3、基于智能域的融合方法。

基于空間域的融合方法(灰度值加權(quán)平均法、亮度-色度-飽和度變換法(IHS)、主成分分析法(PCA)等)是直接在圖像的像素灰度空間上進(jìn)行灰度值處理，它的優(yōu)點(diǎn)是簡單易行，但是融合精度往往不高；基于變換域的融合方法(離散小波變換法(DWT)、金字塔變換法、輪廓波融合方法、支持向量機(jī)融合方法等)是對(duì)源圖像首先進(jìn)行空間頻域變換，然后對(duì)變換得到的系數(shù)根據(jù)一定規(guī)則結(jié)合，得到融合系數(shù)，最后進(jìn)行逆變換得到輸出圖像。近年來，伴隨著人工智能的飛速發(fā)展，將模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、云模型等智能方法引入到大霧圖像融合中已然呈現(xiàn)出勢(shì)不可擋的趨勢(shì)。

云模型是李德毅院士于1995年在模糊數(shù)學(xué)理論和概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上提出一種可以同時(shí)兼顧隨機(jī)性和模糊性的數(shù)學(xué)模型，可達(dá)成概念定性值與數(shù)字定量值之間同時(shí)兼顧模糊性與隨機(jī)性的完美轉(zhuǎn)換。本發(fā)明提出的融合方法根據(jù)輸入圖像的灰度直方圖特征，自適應(yīng)地生成云模型。由圖像本身特點(diǎn)決定生成云模型的形狀和個(gè)數(shù)，很好地體現(xiàn)了融合的方法的自適應(yīng)性和智能性。大霧圖像時(shí)可見度大大降低，因此在高速大霧時(shí)候很容易引起交通事故，因此提供一種能夠?qū)Υ箪F情況下前方的視野進(jìn)行良好辨別的技術(shù)就顯得比較重要了。

目前針對(duì)于大霧圖像時(shí)圖像的處理分割因?yàn)槠鋸?fù)雜性和變化性，導(dǎo)致識(shí)別能力較低，對(duì)于沒有起到很好的識(shí)別性能，往往導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。因此有必要提供一種精確的腦部醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別方法。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種融合度高、識(shí)別度大大提高、精確度高的基于自適應(yīng)云模型的大霧場景空中圖像融合識(shí)別方法。

本發(fā)明技術(shù)方案如下：一種基于自適應(yīng)云模型的大霧場景空中圖像融合識(shí)別方法，其包括以下步驟：