[發明專利]一種基于蟻群算法的水體自動提取方法

在審

• 申請號: 201911065203.8
• 申請日: 2019-11-04
• 公開（公告）號: CN110826480A
• 公開（公告）日: 2020-02-21
• 發明（設計）人: 薛云;孫玉榮;劉江龍
• 申請（專利權）人: 湖南城市學院;中南林業科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 湖南兆弘專利事務所(普通合伙) 43008
• 代理人: 周長清

1.一種基于蟻群算法的水體自動提取方法，其特征在于，步驟為：

步驟S1：確定水體提取規則；通過目視解譯，選擇水體樣本點，確定水體光譜紋理曲線范圍，即選擇水體特征光譜紋理區間來作為目標水體搜索范圍；

步驟S2：設置蟻群初始參數；將螞蟻隨機分布在輸入圖像上；初始化各種變量參數及預定參數；

步驟S3：確定信息素更新規則；當所有螞蟻完成一次循環后，各個像元上的信息素濃度，需要實時更新；

步驟S4：確定螞蟻移動規則；

步驟S5：信息素濃度超過給定的閾值，被確定為水體信息。

2.根據權利要求1所述的基于蟻群算法的水體自動提取方法，其特征在于，在步驟S1中，通過灰度共生矩陣，利用紋理方差這個紋理量，來提取水體信息的紋理特征；通過將遙感圖像的所有波段與紋理方差的RGB數據組合起來，作為水體信息提取的基礎數據。

3.根據權利要求2所述的基于蟻群算法的水體自動提取方法，其特征在于，在步驟S1中圖像光譜紋理信息提取時，選用距離為1，方向為450，窗口為11×11，灰度級為32時的紋理方差這個紋理量，來提取水體信息的紋理特征。

4.根據權利要求1所述的基于蟻群算法的水體自動提取方法，其特征在于，在步驟S1中，考慮不同背景水體光譜信息的差異，選取不同類型的水體樣本；設待分類像元的光譜紋理特征為[x₁,x₂,…,x_N]，水體特征光譜紋理為[y₁,y₂,…,y_N]，光譜紋理曲線上界偏移量為ui，其中i為波段，下界偏移量為di，則對于滿足下式的像元稱為水體像元：

y_i-d_i≤x_i≤y_i+u_i,i＝1,2,…,N (公式1)。

5.根據權利要1-4中任意一項所述的基于蟻群算法的水體自動提取方法，其特征在于，在步驟S4中，確定螞蟻移動規則；在任意時間步，螞蟻k鑒別出所在位置像元是水體像元時，計算狀態轉移加權因子及8鄰域每個像元的轉移概率；在轉移概率大于0的像元中，選擇用輪賭算法選擇移動到下一個像元；若8像元轉移概率都等于0，則在鄰近8像元中輪賭算法選擇移動到下一個像元。

6.根據權利要求5所述的基于蟻群算法的水體自動提取方法，其特征在于，在步驟S2中，設定螞蟻的興奮閾值，當某支螞蟻達到該興奮閾值時，采用隨機算法從8鄰域中選擇一個像元進行移動。

7.根據權利要求6所述的基于蟻群算法的水體自動提取方法，其特征在于，螞蟻的狀態轉移規則用一個加權函數表示：

其中，這個方程描述了移動到信息素濃度為σ(r)的像素r處的相對概率；參數β表示一種隨機度；β大，則w(σ)值較大，螞蟻以較大的權系數跟隨外激素濃度大的路徑；反之，對螞蟻路徑選擇影響不大；1/δ表示了螞蟻感知外激素的能力。

8.根據權利要7所述的基于蟻群算法的水體自動提取方法，其特征在于，螞蟻從像元k運動到像元i的歸一化的轉移概率定義為：

w(Δ)是一加權因子，Δj表示螞蟻在t-1時刻運動時的方向改變量，它的取值為8個離散的W值，一般螞蟻的來向W定為1/20，原路徑方向定為1，鄰近的8個像元順時針依次為1/20，1/12，1/4，1/2，1，1/2，1/4，1/12。

9.根據權利要1-4中任意一項所述的基于蟻群算法的水體自動提取方法，其特征在于，在步驟S2中，設定螞蟻數量，迭代次數，興奮狀態，外激素閾值及模型參數，將每只螞蟻隨機分布在圖像像元內。

10.根據權利要求9所述的基于蟻群算法的水體自動提取方法，其特征在于，在蟻群算法中設置循環直到迭代次數超過最大迭代次數，如果“蟻群迭代到某興奮閾值”則螞蟻采用隨機算法從8鄰域中選擇一個像元進行移動；否則判斷螞蟻所在像元是否滿水體提取規則；如果“是”則：

①首先計算8鄰域每個像元的W(σ)；

②根據進入方向分配8鄰域每個像元的權值；

③根計算8鄰域每個像元的轉移概率p_ik；

④根據輪賭算法選擇移動到下一個像元；

⑤鋪設外激素以增強該條路徑；否則，采用隨機算法從8鄰域中選擇一個像元進行移動。