[发明专利]基于熵-子区中位数滤波提取氡浓度异常的方法和系统

权利要求书

1.基于信息熵-子区中位数衬值滤波提取土壤氡浓度异常区域的方法，其特征在于，按下式确定子区中位数衬值滤波中大、小窗口参数比值：

S(m/n)|_min＝∫_m/n(-1)×P(i)×lnP(i) (1)；

式(1)中，m为大窗口的参数值，n为小窗口的参数值，m/n为大、小窗口的参数比，S(m/n)|_min为大、小窗口的参数比为m/n时所对应的子区中位数衬值滤波图像的最小信息熵值，P(i)为大窗口参数值为m、小窗口参数值为n的条件下所对应的子区中位数衬值滤波图像灰度化后第i级灰度出现的概率；

根据式(1)所确定的参数比值确定大、小窗口的参数值，用与所述参数值相对应的大、小窗口对土壤氡浓度等值线图作子区中位数衬值滤波处理，根据子区中位数衬值滤波结果，提取对应的土壤氡浓度异常区域。

2.根据权利要求1所述的基于信息熵-子区中位数衬值滤波提取土壤氡浓度异常区域的方法，其特征在于：还包括测量土壤氡浓度，形成土壤氡浓度等值线图的步骤。

3.根据权利要求1所述的基于信息熵-子区中位数衬值滤波提取土壤氡浓度异常区域的方法，其特征在于：还包括采用参数值为m的大窗口、参数值为n的小窗口对土壤氡浓度等值线图作子区中位数衬值滤波处理并对子区中位数衬值滤波结果作灰度化处理的步骤。

4.根据权利要求3所述的基于信息熵-子区中位数衬值滤波提取土壤氡浓度异常区域的方法，其特征在于：在将相应的子区中位数衬值滤波结果灰度化处理后，还包括确定该子区中位数衬值滤波图像灰度化后第i级灰度出现概率的步骤。

5.根据权利要求4所述的基于信息熵-子区中位数衬值滤波提取土壤氡浓度异常区域的方法，其特征在于：按下式确定相应的子区中位数衬值滤波图像灰度化后第i级灰度出现概率：

P(i)＝N(i)/N (2)；

式(2)中，P(i)为该子区中位数衬值滤波图像灰度化后第i级灰度出现的概率；N(i)为该子区中位数衬值滤波图像灰度化后第i级灰度出现的总次数；N为该子区中位数衬值滤波图像灰度化后像素总数目。

6.基于信息熵-子区中位数衬值滤波提取土壤氡浓度异常区域的系统，其特征在于，包括：

参数确定单元，按下式(1)计算子区中位数衬值滤波中大、小窗口的参数比值，并根据计算出的参数比值确定大、小窗口的参数：

S(m/n)|_min＝∫_m/n(-1)×P(i)×lnP(i) (1)；

式(1)中，m为大窗口的参数值，n为小窗口的参数值，m/n为大、小窗口的参数比，S(m/n)|_min为大、小窗口的参数比为m/n时所对应的子区中位数衬值滤波图像的最小信息熵值，P(i)为大窗口参数为m、小窗口参数为n的条件下所对应的子区中位数衬值滤波图像灰度化后第i级灰度出现的概率；

图像处理单元，根据所述参数确定单元所确定的大、小窗口参数，用与参数相对应的大、小窗口对土壤氡浓度等值线图作子区中位数衬值滤波处理并输出子区中位数衬值滤波结果；

异常区域提取单元，根据图像处理单元输出的子区中位数衬值滤波结果，从中提取对应的土壤氡浓度异常区域。

7.根据权利要求6所述的基于信息熵-子区中位数衬值滤波提取土壤氡浓度异常区域的系统，其特征在于：所述图像处理单元还用于采用参数值为m的大窗口、参数值为n的小窗口对土壤氡浓度等值线图作子区中位数衬值滤波处理并对相应的子区中位数衬值滤波结果作灰度化处理。

8.根据权利要求7所述的基于信息熵-子区中位数衬值滤波提取土壤氡浓度异常区域的系统，其特征在于：所述参数确定单元还用于在图像处理单元对相应的子区中位数衬值滤波结果作灰度化处理后确定该子区中位数衬值滤波图像灰度化后第i级灰度出现的概率。

9.根据权利要求8所述的基于信息熵-子区中位数衬值滤波提取土壤氡浓度异常区域的系统，其特征在于：所述参数确定单元按下式确定对应的子区中位数衬值滤波图像灰度化后第i级灰度出现概率：

式(2)中，P(i)为该子区中位数衬值滤波图像灰度化后第i级灰度出现的概率；N(i)为该子区中位数衬值滤波图像灰度化后第i级灰度出现的总次数；N为该子区中位数衬值滤波图像灰度化后像素总数目。