加权模糊C均值聚类提升遥感图像质量

本篇论文主要探讨了"基于加权模糊C-均值聚类的遥感图像增强"这一主题，作者汤晓春来自华中科技大学数学系。论文针对遥感图像在获取过程中常常遇到的问题，如传感器性能下降导致的信息丢失、大气扰动引起的图像质量降低以及信息提取的难度，提出了一个创新的方法RSIE-WFCM（遥感图像增强基于加权模糊C-均值聚类）。 加权模糊C-均值聚类算法（Weighting Fuzzy C-Means Clustering, WFCM）是论文的核心技术。该算法将遥感图像中的像素划分为低、中和高三个亮度级别，每个级别对应不同的处理方式。对于低亮度区域，可能采用非线性点运算来增加细节；中等亮度区域保持原样，以避免过度增强；高亮度区域则进行线性拉伸以增强对比度。这种方法旨在提高图像的对比度和清晰度，同时保持图像的自然质感。 论文强调了对比度自适应直方图均衡化（Contrast Adaptive Histogram Equalization, CAHE）在增强后的图像处理中的作用，它可以根据图像局部特性调整增强效果，减少噪声和过强对比度过滤，从而改善图像显示的信息量，使得目标对象更容易被识别。 此外，文章提到了传统图像增强方法的局限性，如直方图均衡化和线性拉伸可能无法精确展现细节，非锐化掩模方法可能会引入噪声和过度增强等问题。而通过WFCM的区域划分和分段线性变换，论文试图提供一种更为精细和适应性强的图像增强策略。 论文还提及了模糊C-均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering, FCM）在图像分割领域的应用，但与传统的FCM算法相比，加权模糊C-均值聚类算法更注重权重分配，以更好地适应遥感图像的复杂性和多变性。 这篇论文不仅探讨了图像增强的技术手段，还关注了实际应用中的优化策略，为遥感图像处理提供了新的思路和改进方案。通过实验证明，该算法在增强图像质量、突出关键信息方面具有显著的效果，并且具有良好的可实施性。