[发明专利]一种遥感影像面向对象分割权重参数的模糊区间自动确定方法

权利要求书

1.一种遥感影像面向对象分割权重参数的模糊区间自动确定方法，其特征在于：包括七个步骤，具体为：

步骤一、对遥感影像进行初次分割

初次分割后将遥感影像划分成若干个待合并的区域；

步骤二、分割尺度计算公式

分割尺度f由光谱异质性Δh_color和形状异质性Δh_shape组成，其计算公式为：

f＝w_colorΔh_color+w_shapeΔh_shape,w_color∈[0,1],w_shape∈[0,1],w_color+w_shape＝1

其中，

Δh_shape＝w_comptΔh_compt+w_smoothΔh_smooth

形状异质性Δh_shape中光滑度Δh_smooth和紧致度Δh_compt的计算公式为：

其中，c为波段编号，w_c为c波段权重，w_color为光谱异质权重，w_shape为形状权重，w_smooth为光滑度权重，w_compt为紧致度权重；下标obj_1和obj_2分别为合并前两个独立分割对象，下标merge为合并后的分割对象；n为像元数，σ为分割对象对应c波段的光谱标准差；l为分割对象的周长，b为分割对象外切矩形的周长；

步骤三、合并分割尺度计算公式；

步骤四、建立光谱异质、光滑度和紧致度的归一化矩阵；

步骤五、建立光谱异质、光滑度和紧致度归一化矩阵的Vague集矩阵；

步骤六、建立光谱异质、光滑度和紧致度Vague集矩阵的Vague集模糊熵矩阵；

步骤七、分割权重参数的区间自动确定。

2.根据权利要求1所述的一种遥感影像面向对象分割权重参数的模糊区间自动确定方法，其特征在于，在步骤三中，对分割尺度f计算公式进行合并，如式(1)所示：

f＝w₁Δh_color+w₂Δh_smooth+w₃Δh_compt,w₁∈[0,1],w₂∈[0,1],w₃∈[0,1],w₁+w₂+w₃＝1 (1)

式(1)中，w₁，w₂，w₃分别为光谱异质、光滑度和紧致度权重参数，相互约束条件为三者之和为1。

3.根据权利要求1所述的一种遥感影像面向对象分割权重参数的模糊区间自动确定方法，其特征在于，在步骤四中，对光谱异质、光滑度和紧致度建立归一化矩阵，具体为：

设对象O与m个对象邻接，邻接对象记为O_j(j＝1,2,…,m)，分别计算O与O_j(j＝1,2,…,m)的光谱异质、光滑度和紧致度，分别记为用矩阵形式表示为：

对矩阵X进行归一化，如式(2)所示：

式(2)中，x_i为矩阵X第i行全部元素，x_ij为矩阵X第i行第j列元素，归一化后得到矩阵R：

4.根据权利要求1所述的一种遥感影像面向对象分割权重参数的模糊区间自动确定方法，其特征在于，在步骤五中，对光谱异质、光滑度和紧致度的归一化矩阵建立对应Vague集矩阵，具体为：

将光谱异质、光滑度和紧致度的归一化矩阵R元素r_ij转换为Vague值，如式(3)所示：

转换后得到Vague集矩阵V：