多光谱图像的处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于k-means和直方图分析的多光 谱图像的处理方法及装置。
【背景技术】
[0002] 随着遥感卫星技术的迅速发展，遥感数据的获取能力的不断增强，技术人员越来 越重视如何充分利用遥感图像数据，最大限度地发挥遥感图像的军事应用价值和民用价 值。多光谱图像是遥感图像的一种，该类型图像包括红、绿、藍、近红外四个波段的图像信 息，具有较高的光谱分辨率，对多光谱图像进行分割处理，是目标检测、图像解译等高级别 处理的基础，在军事领域和民用领域具有重要意义。
[0003] 图像分割是提取图像对象信息的重要环节，通过图像分割提取图像对象，能够便 于进一步进行图像分析和理解。将计算机视觉领域的图像分割算法k-means聚类算法应 用到多光谱图像分割过程中，可W将图像分割为多个对象。k-means聚类算法将多光谱图 像的每一个像素点视为一个模式向量，模式向量的组成元素为同一像素点的各个波段的数 值。然后根据预先设定的类别数目，对该模式向量进行迭代处理得出多光谱图像的各个类 另IJ。在现有的k-means聚类算法中，类别数目通常是人工根据图像大致所属的类别数设置 的，需要人工交互来完成，算法的自动化程度较低。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，为克服上述至少一个缺点，并提供下述至少一种优点。本发明公开了一 种多光谱图像的处理方法及装置。
[0005] 为解决上述技术问题，本发明采用W下技术方案；一种多光谱图像的处理方法，包 括W下步骤：
[0006] 计算所述多光谱图像的灰度图像，并统计所述灰度图像的直方图；
[0007] 对所述直方图进行均值滤波处理；
[0008] 构建差分符号数组及支持数组滤波器，其中，所述差分符号数组的元素个数等于 所述直方图的维度，所述差分符号数组的元素的初始值为0,若对所述均值滤波处理后的直 方图进行差分计算所得到的差分值为正，则所述差分符号数组中的对应元素为1，若所述 差分值为负，则所述差分符号数组中的对应元素为-1 ;所述支持数组滤波器的元素个数为 2m，且前m个元素为1，后m个元素为-1，其中m为大于等于5的正整数；
[0009] 将所述支持数组滤波器作为掩模在所述差分符号数组中进行滤波，判断所得到的 滤波值是否大于设定阔值，是则判断所述滤波值为所述直方图的一个峰值；W及
[0010] 将所计算出的峰值的个数作为聚类数目，基于k-means聚类算法对所述多光谱图 像的各个像素点进行聚类。
[0011] 在如上所述的多光谱图像的处理方法中，所述计算所述多光谱图像的灰度图像包 括：
[0012] 采用均值法基于式（1)计算所述灰度图像的像素值：
[001引
…
[0014] 其中，fi(x, y)、f2(x，y)、f3(x，y)、f4(x，y)表示所述多光谱图像中位置（X，y)处的 像素值，f(x，y)表示所述灰度图像的像素值。
[0015] 在如上所述的多光谱图像的处理方法中，基于式（2)对所述直方图进行均值滤波 处理：
[0016] (2)
[0017] 其中，h'（X)表示所述直方图的均值滤波值，k表示滤波半径，i表示迭代参数。
[0018] 在如上所述的多光谱图像的处理方法中，所述对所述直方图进行均值滤波处理的 次数为Η次。
[0019] 在如上所述的多光谱图像的处理方法中，基于式（5)将所述支持数组滤波器作为 掩模在所述差分符号数组中进行滤波：
[0020]
巧）
[0021] 其中，filter (X)表示在位置X处的滤波结果值，f(x)表示差分符号数组，ffiiter(x) 表示支持数组滤波器。
[0022] 在如上所述的多光谱图像的处理方法中，所述将所计算出的峰值的个数作为聚类 数目，基于k-means聚类算法对多光谱图像的各个像素点进行聚类包括：
[0023] 将所述多光谱图像的每一个像素点视为一个样本向量，基于式（6)将所述样本向 量的元素设定为所述多光谱图像的各个波段的像素值：
[0024]
C 6 )
[0025] 其中，xW表示所述多光谱图像的第i个波段的像素值，i表示所述样本向量的标 号，η表示所述多光谱图像的波段总数；
[0026] 随机在所述多光谱图像中选取Κ个像素点作为聚类中必，其中Κ为所计算出的峰 值的个数，分别计算各其它像素点距离所述Κ个聚类中必的欧式距离，并将各所述其它像 素点与距离所述聚类中必的欧式距离最小的聚类中必划为一个类别；
[0027] 将每一个所述类别的聚类中必更新为所述类别中所有像素点的均值，并重新计算 所有像素点距离更新后的Κ个聚类中必的欧式距离，重新将各像素点与距离聚类中必的欧 式距离最小的聚类中必划为一个类别；W及
[0028] 对所述样本向量进行迭代聚类处理直至计算出的聚类中必与更新的聚类中必一 致。
[0029] 为了解决上述技术问题，本发明还提供了一种多光谱图像的处理装置，包括：
[0030] 计算模块，用于计算所述多光谱图像的灰度图像，并统计所述灰度图像的直方 图；
[0031] 处理模块，用于对所述直方图进行均值滤波处理；
[0032] 构建模块，用于构建差分符号数组及支持数组滤波器，其中，所述差分符号数组的 元素个数等于所述直方图的维度，所述差分符号数组的元素的初始值为0,若对所述均值滤 波处理后的直方图进行差分计算所得到的差分值为正，则所述差分符号数组中的对应元素 为1，若所述差分值为负，则所述差分符号数组中的对应元素为-1;所述支持数组滤波器的 元素个数为2m，且前m个元素为1，后m个元素为-1，其中m为大于等于5的正整数；
[0033] 滤波模块，用于将所述支持数组滤波器作为掩模在所述差分符号数组中进行滤 波，判断所得到的滤波值是否大于设定阔值，是则判断所述滤波值为所述直方图的一个峰 值；W及
[0034] 聚类模块，用于将所计算出的峰值的个数作为聚类数目，基于k-means聚类算法 对所述多光谱图像的各个像素点进行聚类。
[0035] 在如上所述的多光谱图像的处理装置中，所述计算模块采用均值法基于式（1)计 算所述灰度图像的像素值：
[0036]
…
[0037] 其中，fi(x, y)、f2(x，y)、f3(x，y)、f4(x，y)表示所述多光谱图像中位置（X，y)处的 像素值，f(x，y)表示所述灰度图像的像素值。
[0038] 在如上所述的多光谱图像的处理装置中，所述处理模炔基于式（2)对所述直方图 进行Η次均值滤波处理：
[酬
(2)
[0040] 其中，h'（X)表示所述直方图的均值滤波值，k表示滤波半径，i表示迭代参数。
[0041] 在如上所述的多光谱图像的处理装置中，所述滤波模炔基于式（5)将所述支持数 组滤波器作为掩模在所述差分符号数组中进行滤波：
[004引
（另）
[004引其中，filter (X)表示在位置X处的滤波结果值，f(x)表示差分符号数组，ffiitw(x) 表示支持数组滤波器。
[0044] 在如上所述的多光谱图像的处理装置中，所述聚类模块具体用于：
[0045] 将所述多光谱图像的每一个像素点视为一个样本向量，基于式（6)将所述样本向 量的元素设定为所述多光谱图像的各个波段的像素值：
[0046]
( G )
[0047] 其中，xW表示所述多光谱图像的第i个波段的像素值，i表示所述样本向量的标 号，η表示所述多光谱图像的波段总数；
[0048] 随机在所述多光谱图像中选取Κ个像素点作为聚类中必，其中Κ为所计算出的峰 值的个数，分别计算各其它像素点距离所述Κ个聚类中必的欧式距离，并将各所述其它像