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        基于聚類分析的航空圖像地物分類研究

        2020-12-10 04:09:28盧云鵬王建軍張薺勻白崇岳胡燕威
        科學技術創(chuàng)新 2020年35期
        關鍵詞:原圖均值聚類

        盧云鵬 王建軍* 張薺勻 白崇岳 胡燕威

        (山東理工大學,機械工程學院,山東 淄博255049)

        1 概述

        采用航空CCD 相機采集地面影像,對地物識別,廣泛應用于耕地面積、森林覆蓋率、城市建設規(guī)劃等領域。獲得的每一小幅圖像經(jīng)平滑處理和匹配,可形成一幅完整圖像,以便于與三維地形圖匹配。由于航空攝影距離遠,圖像分辨率低,地物不明顯,采用人工對地物分類費時費力。因此,采用計算機對航空攝影地物自動分類和識別,具有重要現(xiàn)實意義。

        目前常用聚類分析對彩色圖像進行處理,實現(xiàn)對地物的自動分類和識別[1]。聚類分析基本原理是把性質相似的對象歸于一類,而不同類之間則存在較大差異[2]。錢小燕等[3]對兩幅不同環(huán)境下的航空圖片進行聚類分析,產(chǎn)生若干聚類域,利用顏色實現(xiàn)匹配顏色聚類域實現(xiàn)分類。張斌等[4]提出了一種基于聚類分析的輪胎X 光圖像表面雜質檢測方法。周光華等[5]介紹了模糊聚類分析在醫(yī)學圖像分割、醫(yī)學圖像壓縮等的應用。王驍?shù)萚6]利用聚類分析分割管路區(qū)域,實現(xiàn)了管路圖像亞像素精度邊緣提取。

        本文基于顏色聚類,對航空影像進行地物分類研究,并對地表破壞面積和綠植覆蓋率進行計算,可應用于土地流失、國土資源估算等方面。

        2 原理描述

        2.1 聚類分析

        2.2 判別分析

        3 實驗過程與結果

        以圖1(a)航空圖像為例說明彩色圖像聚類分析和判別過程。首先從不同的地物區(qū)域取訓練樣本,共取15 個,取點如圖1(b)所示,其中1-12 點(綠色點)為進行聚類分析的實驗點,RGB 顏色值如表1 所示。而13-15 點是三個待判別點(紅色方塊點位置)。采用系統(tǒng)聚類法對12 個聚類實驗點聚類分析。圖2 是分類樹圖,可見,12 個點主要有三個明顯聚集區(qū),采用k 均值聚類法進一步聚類。對12 個實驗點進一步采用k 均值聚類處理,聚類結果如表2 所示。3 個類的中心位置,即變量均值,分別為:m1(0.7892,0.7824,0.6941);m2(0.3588,0.3941,0.3000);m3(0.6059,0.6500,0.5578)。每一個類中所有點到聚類中心距離分別為:d1=0.0095; d2=0.0899; d3=0.0047。12 個樣本點中,每個點到每個聚類中心的距離如表3 所示。

        圖1 航空攝影圖像及其樣本點

        圖2 基于系統(tǒng)聚類法的聚類樹圖

        表1 12 個樣本點顏色值

        表2 12 個樣本實驗點的k 均值聚類結果

        表3 12 個樣本點到每個聚類中心的距離

        從圖1(b)所選樣本點分布看,特意選取三組點,即1、2、3、4為一組是屋頂面;5、6、7、8 為一組是樹木覆蓋區(qū);9、10、11、12 為一組為道路面。從k 均值聚類結果,聚類將三類很好的分開了,結果符合實際地物狀況。取圖上三個待決策點(紅色點13-15)進行判決分類, 三個點的 RGB 值分別為:x13(0.4431,0.4824,0.3882);x14 (0.7490,0.7412,0.6902);x15(0.5804,0.6118,0.5216)。

        采用歐氏距離公式進行判別分析:

        x13 點的顏色向量值[0.4431,0.4824,0.3882],到三個聚類中心的 距 離 分 別 為:dx13m1=0.3033;dx13m2=0.0227;dx13m3=0.0834。在三者中,dx13m2=0.0227 最小,故點x13 屬于第二類,看原圖點13 是樹叢中的取點,故判決符合實際情況。

        x14 點顏色向量值[0.7490,0.7412,0.6902],到三個聚類中心的距離分別為:dx14m1 =0.0033;dx14m2 =0.4250;dx14m3 =0.0463。在三者中,dx14m1= 0.0033 最小,故點x14 屬于第一類,看原圖點14 是空場地中的取點,故判決符合實際情況。

        x15 點顏色向量值[0.5804,0.6118,0.5216],到三個聚類中心的 距 離 分 別 為:dx15m1=0.1025;dx15m2=0.1456;dx15m3=0.0034。在三者中,dx15m3 =0.0034 最小,故點x15 屬于第三類,看原圖點15 是道路中的取點,故判決符合實際情況。

        從以上實驗方法可見,首先通過預先獲得典型地物的樣本點的顏色值,進行K-means 聚類分析,然后對未分類的待判斷點進行距離判別分析,可成功的實現(xiàn)地物的分類和判別。

        4 結論

        通過對航攝彩色圖像進行聚類分析和判別分析,可以對圖像的地物進行較有效的分類,并用不同的顏色對圖像進行重新繪制,以突出我們感興趣的部分,實現(xiàn)信息的挖掘和整理。本文通過實例操作,證明聚類方法對地物識別可行。

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