[发明专利]一种混合地形分类方法

权利要求书

1.一种混合地形分类方法，其特征在于，包括以下步骤；

步骤一，使用相机获取相同地理环境的彩色图像和深度图像；

步骤二，将彩色图像进行SLIC超像素分割，得到若干个地形边界分割区域；

步骤三，利用彩色图像和深度图像得到SegNet地形分类结果及语义填充结果，语义填充结果用RGB颜色识别标记，将SegNet地形分类结果和RGB颜色识别标记标识在深度图像上；

步骤四，将步骤二进行SLIC超像素分割处理的彩色图像与步骤三中深度图像重叠，SLIC边界分割结果与SegNet地形分类结果结合，将SegNet地形分类结果与SLIC边界分割结果的像素点对应，找出SegNet地形分类区域包含所有像素点RGB分量的众数，把三个分量的众数作为SegNet地形分类区域的RGB值，赋值给SegNet地形分类区域内的所有像素点；

步骤五，将SegNet地形分类结果中所对应像素点中RGB分量的众数作为该分类区域的语义填充值，赋值给SLIC超像素分割处理结果中分割区域所对应像素点；得到地形分类结果。

2.根据权利要求1所述的混合地形分类方法，其特征在于，步骤二中，彩色图像进行SLIC超像素分割包括以下步骤；

a，初始化聚类中心：生成设定的超像素数量，并将种子点均匀的分布在彩色图像中；

b，聚类中心的校正：在种子点的n*n邻域内计算所有像素点的梯度值，并在该邻域内梯度最小的地方替换原种子点；

c，像素点的标签分配：为种子点邻域内的所有像素点分配类标签，判断其所属的聚类中心；

d，相似性度量：分别计算每个种子点与搜索到的每个像素点之间的距离，及目标像素点与种子点之间的颜色相似性和图像坐标的距离；

e，迭代优化：重复步骤a至步骤d不断迭代，直到误差收敛至每个像素点聚类中心不再发生变化。

3.根据权利要求2所述的混合地形分类方法，其特征在于，步骤a中，具体先对每个需要分割的区域随机找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中，将这些新像素当做新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素被包括进来，最终形成一个区域。

4.根据权利要求2所述的混合地形分类方法，其特征在于，迭代优化完成后，对于尺寸过小以及不连续的超像素，将其重新分配并归到最邻近的超像素块中，把像素点分配给相应的标签，直到遍历所有的点。

5.根据权利要求2所述的混合地形分类方法，其特征在于，步骤e中，迭代次数为10次。

6.根据权利要求1所述的混合地形分类方法，其特征在于，步骤二中，将每一块分割区域标记出来，记为：A₁，A₂，A₃，…，A_n，其中A_n代表每块分割区域像素点的集合，记为I_An(x，y)，并按照像素点集合的大小进行赋值标记，令A_n＝n。