基于改進螢火蟲算法的模糊農(nóng)業(yè)遙感圖像增強效應(yīng)

張慧寧+郭紅山

摘要：為了提高模糊農(nóng)業(yè)遙感圖像增強的質(zhì)量，采用改進螢火蟲算法，首先通過高斯隸屬度函數(shù)將圖像像素映射，不同誤差的圖像區(qū)域采用不同分辨率的隸屬度函數(shù)；然后用模糊增強算子來修正隸屬度值；接著在改進螢火蟲算法中對參數(shù)進行優(yōu)化及局部擾動，給出算法流程；最后試驗仿真顯示本研究算法在增強結(jié)果中能夠正確區(qū)分圖像中的目標(biāo)，圖像信息熵較大。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)遙感圖像；螢火蟲算法；高斯隸屬函數(shù)；局部；參數(shù)優(yōu)化；目標(biāo)圖像；區(qū)分；圖像信息熵

中圖分類號： S127 文獻標(biāo)志碼： A 文章編號：1002-1302（2017）01-0205-03

農(nóng)業(yè)遙感圖像促進了智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展，但是農(nóng)業(yè)遙感圖像在獲取和傳播過程中，由于受大氣散射以及光照條件的干擾使得圖像模糊，因此通過圖像增強，可以提高對農(nóng)業(yè)遙感圖像信息利用的程度[1-2]。目前對農(nóng)業(yè)遙感圖像增強的算法有Jourlin和Pinoli的對數(shù)圖像處理算法，主要用于處理有界強度值的透射光圖像，但是該模型容易丟失細節(jié)信息[3]；直方圖均衡化方法具有自適應(yīng)性強和運算速度快的優(yōu)點，但其在調(diào)節(jié)圖像整體對比度的同時也擴散了噪聲，難免出現(xiàn)局部亮度失真[4]；Contourlet變換法可以增強對比度并抑制噪聲，但由于Contourlet變換不具有平移不變性，增強后的圖像容易產(chǎn)生較為明顯的劃痕和塊狀模糊現(xiàn)象[5]；螢火蟲算法易于實現(xiàn)，操作簡單[6]，但是存在峰值發(fā)現(xiàn)率低、收斂速度慢和求解精度不高的缺點，因此導(dǎo)致圖像增強效果不理想。為了提高農(nóng)業(yè)遙感圖像增強的質(zhì)量，采用改進螢火蟲算法，首先通過高斯隸屬度函數(shù)將圖像像素映射，不同誤差的圖像區(qū)域采用不同分辨率的隸屬度函數(shù)；然后用模糊增強算子來修正隸屬度值；接著在改進螢火蟲算法中對初始化參數(shù)優(yōu)化且進行局部擾動，給出了算法流程；最后試驗仿真顯示本研究算法在增強結(jié)果中能夠正確區(qū)分圖像中的目標(biāo)，增強后的圖像信息熵較大。

1 農(nóng)業(yè)遙感圖像增強模型

1.1 高斯隸屬度函數(shù)

2.2.2 局部擾動改進 螢火蟲算法搜索后期存在早熟、收斂現(xiàn)象，改進局部尋優(yōu)提高搜索效率[10-11]。如果當(dāng)前最優(yōu)解經(jīng)過多次位置更新后仍未得到改善，算法將陷入局部最優(yōu)，此時將記錄當(dāng)前最優(yōu)解和位置，對最差55%螢火蟲進行局部擾動。其操作過程是：在螢火蟲更新位置后，找出兩兩之間距離的最大值R1和最小值R2，設(shè)定更新半徑為：Rlimit=R2+0.45×（R21-R22），所有的螢火蟲在該范圍內(nèi)尋找最亮的螢火蟲，并根據(jù)吸引度向其靠近。如果在該范圍內(nèi)不存在最亮的螢火蟲，則按R′limit=R1+0.65×（R21-R22）進行搜索。

其算法流程為：（1）輸入遙感圖像的像素通過高斯隸屬度函數(shù)映射；（2）螢火蟲算法參數(shù)優(yōu)化以及局部擾動更新；（3）對圖像灰度誤差不同的區(qū)域選用不同分辨率的隸屬度函數(shù)進行增強；（4）如果達到最大進化代數(shù)或評價函數(shù)沒有發(fā)生太大變化，進行步驟（5），否則轉(zhuǎn)（2）；（5）模糊域逆變換輸出遙感圖像。

3 結(jié)果與分析

螢火蟲算法的參數(shù)設(shè)置如下：群規(guī)模為150個，螢光素強度最大值為1.75，螢光素強度最大值為0.25，決策域半徑為5 cm，迭代次數(shù)為200。試驗PC配置：CPU為AMD FX-6300 Six-Core、內(nèi)存8 GB、IntelH61主板，集成顯卡，由Matlab 2014實現(xiàn)仿真。

3.1 視覺分析

本研究選取的圖像由于相機抖動造成圖像模糊，對圖像信息的提取造成困難，對模糊的圖像進行不同算法增強處理，其試驗結(jié)果如圖2、圖3所示。

在圖2、圖3的增強結(jié)果中，本研究算法能夠正確區(qū)分圖像中的目標(biāo)如田舍、樹木等，尤其是田舍圖像質(zhì)量達到視覺上相對清晰的效果，對田舍邊緣的分辨區(qū)分效果比較好，整體上提高了圖像的清晰度和分辨率。其他算法對圖像中的部分細節(jié)信息丟失，對樹木輪廓及周圍場景增強效果不是很好，沒有滿足增強目的。

3.2 增強評價指標(biāo)

定量評價采用基于熵的圖像對比度增強測量指標(biāo)（EMEE）來分析增強效果：

EMEE=1MN∑Mm=1∑Nn=1（Im，n）max（Im，n）min+cIn=（Im，n）max（Im，n）min+c。（12）

式中：首先把圖像分割成M×N個4×4的子圖像塊；（Im，n）max和（Im，n）min分別表示子圖像塊的灰度最大值和最小值；c是一個很小的常數(shù)，取0.000 1，以避免分母為0，EMEE值越大，表明圖像的對比度越明顯，視覺質(zhì)量越好。

信息熵表示圖像中含有的信息量，信息熵越大說明該圖像中含有的信息越多，細節(jié)越清晰，視覺效果越好。信息熵En定義公式為：

En=-∑255g=0p（g）log2p（g）。（13）

式中：p（g）表示一幅圖像中灰度值為g的像素個數(shù)與圖像中所有像素之比。

各種算法的增強評價指標(biāo)如表1所示。從增強評價指標(biāo)可以看出，本研究算法的能夠使圖像對比度增強，信息熵較大。

4 總結(jié)

為了提高模糊農(nóng)業(yè)遙感圖像增強的質(zhì)量，采用改進螢火蟲算法。首先通過高斯隸屬度函數(shù)將圖像像素映射，不同誤差的圖像區(qū)域采用不同分辨率的隸屬度函數(shù)；然后用模糊增強算子來修正隸屬度值；接著在改進螢火蟲算法中對初始化參數(shù)優(yōu)化且進行局部擾動，給出算法流程；最后進行仿真試驗，結(jié)果顯示本研究算法在增強結(jié)果中能夠正確區(qū)分圖像中的目標(biāo)，增強后的圖像信息熵較大。

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