[发明专利]一种基于dM

权利要求书

1.一种基于d_M的非监督图像分割质量评价方法,其特征在于，包括以下步骤：

S1对原始影像进行非线性的双边滤波操作，以提取待评价的光谱特征；

S2对原始图像进行二维Gabor滤波，得到空间特征向量；

S3对得到空间特征向量进行PCA变换，从空间特征向量的维度中提取前三个主成分，并与提取的光谱特征进行叠加，形成光谱-空间特征集；

S4以光谱-空间特征集为底图，使用地理探测器，计算各个维度分割区域的分层空间异质性，得到关于分层空间异质性强弱的值；

S5以光谱-空间特征集为底图，使用莫兰指数计算各个维度分割结果的空间自相关性；

S6计算特征集中各个维度中表示分层空间异质性强弱值的均值与莫兰指数的均值，并构建分层空间异质性的强弱与莫兰指数相关的空间，计算空间内各点与点(1,0)的马氏距离。

2.根据权利要求1所述的一种基于d_M的非监督图像分割质量评价方法,其特征在于，在步骤S1中，进行所述双边滤波操作时，双边滤波核具有如下表达形式：

其中，i和j是原始图像的像素索引,c是当前被滤波的像素的的坐标，I代表输入的原始图像，K_i代表一个标准化参数以确保∑_jW_ij＝1，参数σ_s和σ_r表示空间相似度和光谱相似度。

3.根据权利要求1所述的一种基于d_M的非监督图像分割质量评价方法,其特征在于，在步骤S2中，所述Gabor滤波的函数具有如下形式：

其中，I＝(x，y)表示输入图像的空间域变量，||·||表示范数算子，μ和v分别表示Gabor滤波核的方向和尺度，k_μ，v表示频率向量；σ则表示高斯窗口带宽与波长的比。

4.根据权利要求3所述的一种基于d_M的非监督图像分割质量评价方法,其特征在于，对所述图像在F个尺度和D个方向上对图像进行滤波会得到2FD个响应图：

{(r_f，d，m_f，d)|f＝0，...，F-1，d＝0，...，D-1}

其中，r_f，d和m_f，d分别代表实部和幅值部。

5.根据权利要求1所述的一种基于d_M的非监督图像分割质量评价方法,其特征在于，在步骤S4中，使用所述地理探测器进行计算的公式为：

其中，N表示分割结果中的像元个数，L为分割块的数量，h表示分割块的索引值，N_h表示分割块h中的像元个数，Y_i和分别表示特征集和分割块h中像元的值，和分别代表特征集和分割块h的均值，q值表示得到的分层空间异质性的强弱，其变化区间为[0,1]。

6.根据权利要求1所述的一种基于d_M的非监督图像分割质量评价方法,其特征在于，在步骤S5中，所述莫兰指数的公式为：

其中，L为分割块的数量，h和u表示分割块的索引，和分别代表整个图像和分割块h在特征集上的均值，w_hu表示空间权重矩阵，反映了分割块h和分割块u的空间关系，当分割块h与分割块u相邻时，w_hu＝1否则w_hu＝0，MI的取值范围为[-1,1]，当MI0时，空间分布呈现正相关，当MI0时，则呈现负相关。

7.根据权利要求1所述的一种基于d_M的非监督图像分割质量评价方法,其特征在于，在步骤S6中，所述马氏距离的计算公式为：

其中，X_o为点(1,0)，X_s对应第s个分割结果的点，s＝1,…,S，∑为所有分割质量点的协方差，d_M(X_o，X_s)为X_s到点(1,0)的马氏距离，同时也是第s个分割结果的质量评分，d_M值越大，表明待评价图像的分割结果越好。