針對模糊熵多級閾值分割方法存在模糊特性不足、計(jì)算量大、自動性差等問題,提出一種基于區(qū)間二型模糊熵的高分辨率全色遙感圖像多級閾值分割方法。首先,利用嶺型模糊隸屬度函數(shù)構(gòu)造區(qū)間二型模糊集,由構(gòu)造的模糊集和閾值個數(shù),在多級圖像分割場景中定義區(qū)間二型模糊熵。然后,利用量子比特將其模糊參數(shù)集編碼為量子染色體,設(shè)置若干量子染色體構(gòu)成初始種群,并以定義的區(qū)間二型模糊熵作為適應(yīng)度評價函數(shù),對種群中的個體進(jìn)行適應(yīng)度評價,保留和記錄最優(yōu)個體。在提出的進(jìn)化策略中,利用量子旋轉(zhuǎn)門的動態(tài)旋轉(zhuǎn)角機(jī)制使種群以更好的適應(yīng)性和效率自動確定模糊參數(shù)的最優(yōu)組合,據(jù)此,以最大模糊性原則得到多級閾值,實(shí)現(xiàn)圖像最優(yōu)多級閾值分割。在實(shí)驗(yàn)中選取基于最大熵和模糊熵的多級閾值分割方法作為對比算法,對具有不同地物的高分辨率全色遙感圖像進(jìn)行了分割實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)平均評價結(jié)果表明:本文方法能在減少計(jì)算時間的同時獲得更好的分割結(jié)果,面積加權(quán)方差降低了39.7%,Jeffries-Matusita距離降低了14.7%,運(yùn)行時間為6.403 s�？蓾M足高分辨全色遙感圖像分割結(jié)果對空間連續(xù)且光譜均勻的要求且具有高實(shí)時性。

【文章頁數(shù)】：14 頁

【文章目錄】：
1 引 言
2 算法描述
    2.1 圖像的概率劃分
    2.2 多級區(qū)間二型模糊熵
    2.3 基于AQGA的區(qū)間二型模糊熵算法
        2.3.1 量子染色體編碼
        2.3.2 量子染色體測量和解碼
        2.3.3 適應(yīng)度評價
        2.3.4 量子染色體進(jìn)化
    2.4 算法流程
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論
    3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    3.2 模擬圖像分割
    3.3 遙感圖像分割
4 結(jié) 論



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