[发明专利]一种基于图像分割的矿产资源识别方法

权利要求书

1.一种基于图像分割的矿产资源识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集矿产资源遥感影像，获取矿产资源遥感影像的灰度直方图；获取矿产资源遥感影像中每个像素点的梯度幅值以及梯度方向；

将灰度直方图中每个灰度值在矿产资源遥感影像中对应的所有像素点作为每个灰度值的匹配像素点，根据每个灰度值的匹配像素点的梯度幅值以及梯度方向获取每个灰度值的分界度；获取分界度最大的两个灰度值，分别作为第一分块阈值以及第二分块阈值；

根据每个灰度值的分界度获取每个灰度值的权重；设置两个未知数：第一增强阈值以及第二增强阈值；根据第一增强阈值、第二增强阈值以及每个灰度值的权重获取每个灰度值的修正频率方程式；获取所有灰度值的平均修正频率方程式；设置增强条件，根据增强条件对修正频率方程式以及平均修正频率方程式进行求解，得到所有满足条件的增强阈值对；

获取每个增强阈值对下每个灰度值的修正频率，根据修正频率获取增强图像；根据每个灰度值的分界度、矿产资源遥感影像以及增强图像获取每个增强阈值对的增强程度；

将增强程度最大的增强阈值对所对应的增强图像作为最优增强图像；根据最优增强图像获取矿产资源区域图像，对矿产资源类别进行识别；

所述根据第一增强阈值、第二增强阈值以及每个灰度值的权重获取每个灰度值的修正频率方程式，包括的具体步骤如下：

，

其中为灰度值的修正频率；为灰度值的权重；为第一增强阈值；为第二增强阈值；为灰度值大小；为灰度值在灰度直方图中的频率；为第一分块阈值；为第二分块阈值；

所述获取所有灰度值的平均修正频率方程式，包括的具体步骤如下：

，

其中为所有灰度值的平均修正频率；为灰度值的修正频率；

所述设置增强条件，包括的具体步骤如下：

增强条件为：第一增强阈值需小于平均修正频率，第二增强阈值需大于平均修正频率；

所述根据修正频率获取增强图像，包括的具体步骤如下：

将一个增强阈值对下的所有灰度值的修正频率作为纵轴，灰度值作为横轴，构建灰度修正频率直方图，对灰度修正频率直方图进行直方图均衡化，根据均衡化后的直方图得到矿产资源遥感影像的增强图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的矿产资源识别方法，其特征在于，所述根据每个灰度值的匹配像素点的梯度幅值以及梯度方向获取每个灰度值的分界度，包括的具体步骤如下：

将与像素点的梯度方向垂直的方向作为像素点的边缘方向，若灰度值的一个匹配像素点在另一个匹配像素点的边缘方向上且与另一个匹配像素点相邻，称此两个匹配像素点连续；

获取每个灰度值的分界度：

，

其中为灰度值的分界度；为灰度值的匹配像素点的个数；为灰度值的第个匹配像素的梯度幅值；为灰度值的第个匹配像素的梯度方向上相邻的像素点的梯度幅值；为与灰度值的第个匹配像素连续的匹配像素点的个数；为以自然常数为底的指数函数。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的矿产资源识别方法，其特征在于，所述根据每个灰度值的分界度获取每个灰度值的权重，包括的具体步骤如下：

，

其中，为灰度值的权重；为灰度值的分界度；为所有灰度值的分界度构成的集合；为最大值函数；是以自然常数为底的指数函数；为灰度值大小；为第一分块阈值；为第二分块阈值。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的矿产资源识别方法，其特征在于，所述根据每个灰度值的分界度、矿产资源遥感影像以及增强图像获取每个增强阈值对的增强程度，包括的具体步骤如下：

将任意一个增强阈值对作为目标增强阈值对，将目标增强阈值对所对应的增强图像作为目标增强图像；

获取目标增强阈值对的增强程度：

，

其中为目标增强阈值对的增强程度；为矿产资源遥感影像中灰度值的第个匹配像素的梯度幅值；为矿产资源遥感影像中灰度值的第个匹配像素在目标增强图像中对应的像素点的梯度幅值；为灰度值的分界度；为灰度值的匹配像素点的个数；为第一分块阈值；为超参数。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像分割的矿产资源识别方法，其特征在于，所述根据最优增强图像获取矿产资源区域图像，包括的具体步骤如下：

对最优增强图像进行大津阈值分割，得到二值图像，将二值图像与最优增强图像相乘，得到矿产资源区域图像。