[发明专利]一种基于形态学方法及Meanshift算法的电磁图像分块方法

摘要

本发明是基于形态学方法及Meanshift算法的电磁图像分块方法，本发明首先对图像进行同态滤波抑噪，然后使用形态学方法对图像进行处理，从而使图像更易于进行Mean Shift聚类分割，然后计算图像粗糙度和像素值平均偏移作为聚类算法的阈值参数。接下了进行MS分割，并对分割后图像判断是否为同一信号区域，对于同一信号区域进行合并。对方法进行了仿真和实验验证，结果显示方法可以高效准确的对多区域多频率电磁图像进行图像抑噪并分割。

主权项

基于形态学方法及Meanshift算法的电磁图像分块方法，其特征在于，实现步骤如下：步骤1，获得未知辐射源的降质图像，对图像进行对数运算，将图像转换为照度和反射两个部分相加的形式，得到取对数后图像；步骤2，对取对数后图像进行滤波处理，滤除图像的高频噪声，从而压低亮度范围，再对图像取指数，恢复电磁功率图像，得到去噪处理后图像；步骤3，对去噪处理后图像进行sorbel边缘提取，并使用图像形态学方法对边缘提取图像进行膨胀腐蚀操作，从而将图像填充为信号区域为凸性边缘的整体二值图像；步骤4，计算整体二值图像的粗糙度，粗糙度代表了图像中平均纹理的大小，作为MeanShift算法中距离聚类阈值hs，然后计算图像像素平均偏移值，此偏移值代表图像各像素点之间像素值变化情况，作为MeanShift算法中像素值聚类阈值hr；步骤5，根据步骤4中计算得到的距离聚类参数hs和像素值聚类参数hr对填充图像进行MeanShift算法进行图像分块；步骤6，根据步骤5中的分块情况，将步骤2去噪后图像的不同的区域抽出信号区域，然后分块图像补充为原有图像大小，方便后面进行图像恢复；步骤7，对分块得到的图像进行判断，如果是同一个信号分块区域则进行合并。