[发明专利]一种基于元胞自动机的遥感影像非监督分类方法

摘要

本发明公开了一种基于元胞自动机的遥感影像非监督分类方法，本发明方法在传统元胞自动机的基础上，采用地图代数的距离变换和模糊系统计算邻居元胞对中心元胞的隶属度，并基于影像非监督分类的基本原理，对遥感影像进行非监督分类。与传统遥感影像非监督分类方法相比，本发明方法在分类精度上有一定程度的改善；与基于模糊c均值的遥感影像分类方法相比，本发明方法对分辨率较大的遥感影像进行分类具有效率上的优势。

主权项

1.一种基于元胞自动机的遥感影像非监督分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在栅格空间下计算元胞自动机邻居元胞对中心元胞的隶属度，该步骤包括如下子步骤：S1-1、确定待分类遥感影像中栅格空间的大小，并利用地图代数的距离变换计算栅格空间中各邻居元胞对中心元胞的距离，其中，栅格空间的一个栅格对应遥感影像的一个像素，即为一个元胞；中心元胞为栅格空间中的每一像素；S1-2、根据地物之间的相互作用，通过引进模糊系统，计算栅格空间中邻居元胞对中心元胞的隶属度；S2、对待分类遥感影像进行非监督分类，该步骤进一步包括以下子步骤：S2-1、读取待分类遥感影像的灰度值到矩阵中，根据待分类遥感影像的特征确定其聚类数目n，并随机确定各聚类中心的初始值，且；其中：即为待分类遥感影像的元胞空间，M、N分别为待分类遥感影像的长、宽像素大小，n为自然数且，k取1、2、…n，i取1、2、…M，j取1、2、…N，和分别表示待分类遥感影像所有像素灰度值中的最小灰度和最大灰度；S2-2、根据公式计算t时刻待分类遥感影像中各中心元胞距各类聚类中心的距离，如果中心元胞在t时刻到第m类聚类中心的距离小于其到其他聚类中心的距离，则该元胞属于第m类聚类中心，即t时刻元胞的状态值；根据公式计算t时刻待分类遥感影像中各中心元胞的邻居元胞到各类聚类中心的距离，中心元胞的邻居元胞在t时刻到第m类聚类中心的距离小于到其他聚类中心的距离，则该邻居元胞属于第m类；其中：为各中心元胞的灰度值，为各中心元胞的邻居元胞的灰度值，为t时刻第k类聚类中心的灰度值，i取1、2、…M，j取1、2、…N，k取1、2、…n，m为自然数且，||…||表示距离运算；S2-3、根据步骤S1中得到的邻居元胞对中心元胞的隶属度，并根据转换规则确定各中心元胞在t+1时刻的状态，所述的转换规则如下：；其中：和分别为t+1时刻和t时刻中心元胞的状态；为中心元胞的圆形邻居元胞中属于第k类聚类中心的最大隶属度，i取1、2、…M，j取1、2、…N，k为自然数且；为所有元胞的圆形邻居属于某一类聚类中心的最大隶属度和的集合；为根据遥感影像质量和分类目所设定的阈值，其值介于0到1之间；S2-4、根据公式求取t+1时刻待分类遥感影像的新的聚类中心；其中：为t+1时刻第k类聚类中心的灰度值，k取1、2、…n；为中心元胞的灰度值，i取1、2、…M，j取1、2、…N；为t+1时刻属于第k类聚类中心的中心元胞灰度集，k取1、2、…n；为在t+1时刻属于第k类聚类中心的元胞数；S2-5、判断t+1时刻和t时刻待分类遥感影像中同一类聚类中心的接近程度，如果公式成立，k取1、2、…n，或者当迭代次数超过预先设定的最大迭代次数时，则迭代结束，执行步骤S3，否则，重新执行步骤S2-1；其中：为设定的收敛阈值；S3、根据步骤S2所得的待分类遥感影像的聚类中心结果，分别将各类聚类中心值取整后赋给不同类别的所有元胞，即得到所有元胞的状态矩阵，并输出状态矩阵，即得到已分类的结果影像。