摘  要： 提出了一種改進(jìn)的FCM方法，通過(guò)直方圖峰值初始化，并提出區(qū)域相似性度量方式，對(duì)過(guò)分割區(qū)域進(jìn)行合并，克服了FCM算法對(duì)初始值敏感的問(wèn)題。另外,通過(guò)將地形圖映射到Lab空間，將該方法推廣到彩色地形圖分割。實(shí)驗(yàn)表明，該算法能自適應(yīng)選取初值，相比于FGFCM，對(duì)地形圖分割能取得更好的分割效果。
關(guān)鍵詞： 地形圖分割；FCM算法；直方圖初始化；Lab空間

    分色根據(jù)地圖顏色特征進(jìn)行地圖要素的分離，是地圖要素提取和識(shí)別的第一步也是至關(guān)重要的一步，分色算法的好壞通常決定了提取和識(shí)別成功與否。四色地形圖是地形圖中最普通的一種，顏色要素為藍(lán)、綠、棕、黑，白色為底色，不同顏色表示不同類別。KHOTANZAD A[1]提出彩色地形圖分色有以下難點(diǎn)：(1)掃描儀點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)導(dǎo)致顏色混淆;(2)地形圖要素空間毗鄰;(3)掃描儀RGB值不匹配導(dǎo)致假彩色;(4)線性特征的交叉和覆蓋。除此之外，還有紙質(zhì)地圖本身印刷錯(cuò)誤以及油墨自身的影響。這些原因使得掃描成像后的彩色地圖會(huì)出現(xiàn)成千上萬(wàn)種不同的顏色,人眼可以模糊這些顏色中的細(xì)微差別，輕松地完成地形圖的判讀，但卻給計(jì)算機(jī)正確識(shí)別帶來(lái)很大的困難。
    FCM是有較高準(zhǔn)確度的一種聚類算法[2],廣泛用于圖像分割中，但其對(duì)噪聲敏感，計(jì)算速度慢，對(duì)于含噪、數(shù)據(jù)量很大的地形圖分割有很大的局限。許多研究在FCM抗噪性上作了改進(jìn)，通過(guò)引入圖像鄰域信息，參考文獻(xiàn)[3-4]分別提出了對(duì)噪聲魯棒的FCM算法：FCM_S和FCM_S1/S2。這幾種算法對(duì)噪聲魯棒，但會(huì)嚴(yán)重?fù)p失圖像的點(diǎn)、線的細(xì)節(jié)，導(dǎo)致等高線粘連、斷裂和地形圖符號(hào)信息丟失,這些細(xì)節(jié)的丟失對(duì)于后期地形圖的識(shí)別非常不利。參考文獻(xiàn)[5-6]引入鄰域像素與中心像素灰度值的距離作為一個(gè)控制函數(shù)，自適應(yīng)控制鄰域像素對(duì)中心像素的影響程序，能在一定程序減少分割結(jié)果的模糊，但對(duì)于點(diǎn)線細(xì)節(jié)豐富的地形圖分色，依然會(huì)出現(xiàn)等高線的斷絕裂，大量點(diǎn)狀態(tài)信息的丟失，影響分色效果。
　    在計(jì)算速度方面，F(xiàn)CM_S和FCM_S1/S2計(jì)算速度依賴于圖像尺寸，對(duì)于圖像尺寸很大的地形圖，計(jì)算速度很慢。為此，SZILAGY L等[7]將灰度圖投影到直方圖空間，提出了一種快速FCM(FFCM)算法，其大大減少了數(shù)據(jù)量，提高了計(jì)算速度。CAI W等[8]提出FGFCM，這是一種快速魯棒的FCM處理框架。該方法在快速計(jì)算方面繼承自FFCM，將圖像像素空間投影到直方圖空間，減少了數(shù)據(jù)量，抗噪性能上同時(shí)考慮了空間鄰域和灰度鄰域相似，相比于參考文獻(xiàn)[5-6]中的方法，F(xiàn)GFCM不僅僅考慮了鄰域像素與中心像素的灰度值得距離，而且考慮了像素空間坐標(biāo)的距離，提高了算法對(duì)噪聲的魯棒性，提高了算法對(duì)噪聲的魯棒性,同時(shí)保留了更多的圖像細(xì)節(jié)。但是該方法建立在灰度直方圖的基礎(chǔ)上，所以只適用于灰度圖像，而且沒(méi)有考慮初始值的選取，對(duì)初始值很敏感。
    對(duì)于彩色地形圖，本文在FGFCM方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，考慮到地形圖的特殊性，以四色為主。計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)的地形圖中由于地圖繪制本身和掃描過(guò)程中帶來(lái)的色散產(chǎn)生的多種顏色與4種主色調(diào)的顏色相似，因此，將四色地形圖投影到合適的灰度空間中，保證4種主色類間距離大，類內(nèi)距離小，減少了數(shù)據(jù)量但不影響分割結(jié)果。在初始值的選取上，用直方圖峰值進(jìn)行初值選擇，避免陷入局部最優(yōu)。在聚類后，提出一種相似區(qū)域合并方式對(duì)分割后的結(jié)果進(jìn)行合并，避免了過(guò)分割。實(shí)驗(yàn)表明，該方法克服了初始值敏感問(wèn)題，而且在地形圖分割效果上更優(yōu)。


　    因此，在彩色地形圖b分量中，可以將圖像分為藍(lán)色水域、無(wú)色區(qū)和待分區(qū)，這3類類間距離大，類內(nèi)距離?。欢謪^(qū)中包含了綠色和棕色兩種顏色要素，再獲取待分區(qū)的a分量。在a分量中，綠色和棕色分散在無(wú)色區(qū)的兩側(cè)，有最大的類間距離，可以很方便地分離綠色要素和棕色要素。
2.2 區(qū)域合并
     由于FGFCM沒(méi)有考慮初始值的選擇，對(duì)初始值敏感，容易陷入局部最優(yōu)，本文求取投影到a分量和b分量的地形圖直方圖，對(duì)求得直方圖進(jìn)行平滑處理以減少假峰，然后用直方圖峰值初始化FGFCM算法的初始中心，能很好地避免陷入局部最優(yōu)。但很顯然這樣得到的結(jié) 果會(huì)導(dǎo)致過(guò)度分割，還需要進(jìn)一步合并處理。
　 由于地形圖主色調(diào)始終占大多數(shù)，邊界由于掃描儀點(diǎn)散函數(shù)導(dǎo)致大量過(guò)渡色的存在，而這種過(guò)渡色在主色調(diào)中心變化，通過(guò)求取均值，可以弱化過(guò)渡色的影響。在上述分類結(jié)果的基礎(chǔ)上，對(duì)每一類取平均值，然后將均值之間距離小于某個(gè)閾值的進(jìn)行合并。
   

    從圖1可以看出，F(xiàn)GFCM算法在灰度圖下分割，雖然對(duì)水域和植被區(qū)域分割效果比較好，但是對(duì)于棕色區(qū)和無(wú)色區(qū)域不能很好分割;FGFCM在HSV空間對(duì)H分色，對(duì)于水域和植被的分割有明顯的噪聲，而對(duì)于棕色區(qū)域和無(wú)色區(qū)域不能很好分割；本文的方法對(duì)于水域、植被和棕色的等高線區(qū)域都能準(zhǔn)確分割出。
    本文改進(jìn)了FGFCM框架對(duì)初始值敏感的問(wèn)題，并且通過(guò)選用合適的顏色空間將算法推廣到了四色地形圖分割中，取得了比較好的效果。
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