[发明专利]一种基于Gamma分布的模糊聚类SAR图像分割方法

摘要

本发明提供一种基于Gamma分布的模糊聚类SAR图像分割方法，包括：将待分割SAR图像各像素的灰度值作为样本点，构建具有Gamma分布函数的FCM目标函数；确定FCM目标函数中各参数的求解公式；利用具有Gamma分布函数的FCM目标函数进行待分割SAR图像模糊聚类，得到待分割SAR图像各像素的灰度值属于各地物类别的模糊隶属度矩阵；对上述模糊隶属度矩阵按最大隶属度原则进行反模糊化，实现SAR图像分割。本发明利用Gamma分布概率密度函数的负对数描述像素点到聚类的非相似性测度，通过精确拟合SAR图像分布特征进一步克服SAR图像中的噪声对分割结果的影响，从而提高分割精度，有效提高了SAR图像的拟合及分割精度。

主权项

1.一种基于Gamma分布的模糊聚类SAR图像分割方法，包括以下步骤：步骤1：读取待分割SAR图像；步骤2：将待分割SAR图像各像素的灰度值作为样本点，构建FCM目标函数，该目标函数以克服SAR图像中噪声对分割结果的影响为目标，通过定义标号场的势能函数确定FCM目标函数中的先验概率；该FCM目标函数参数包括模糊因子、模糊隶属度函数、先验概率，Gamma分布函数中的形状参数及尺度参数；步骤3：确定FCM目标函数中各参数的求解公式；步骤4：利用FCM目标函数进行待分割SAR图像模糊聚类，得到待分割SAR图像各像素的灰度值属于各地物类别的模糊隶属度矩阵；步骤5：对上述模糊隶属度矩阵按最大隶属度原则进行反模糊化，实现SAR图像分割；其特征在于，步骤2中所述的FCM目标函数为具有Gamma分布函数的FCM目标函数，根据SAR图像灰度分布服从Gamma分布的特点，以Gamma分布函数的负对数作为目标函数非相似性测度；定义以下函数作为FCM目标函数的非相似性测度： d i j = - l o g { x i α j - 1 e ( - x i / β j ) Γ ( α j ) β j α j } ]]>其中αj、βj为Gamma分布函数的描述参数，xi是第i个像素的灰度测度，αj为形状参数，βj为尺度参数；步骤4中所述的利用FCM目标函数进行待分割SAR图像模糊聚类时，设置聚类中心个数即待分割SAR图像中的地物类别个数。