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龍圖騰網獲悉西安理工大學申請的專利基于模糊C均值聚類的遙感圖像道路提取方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116664899B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310588429.6，技術領域涉及：G06V10/762；該發明授權基于模糊C均值聚類的遙感圖像道路提取方法是由張彤;常淑曉;劉晟設計研發完成，并于2023-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于模糊C均值聚類的遙感圖像道路提取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于模糊C均值聚類的遙感圖像道路提取方法，將遙感圖像進行濾波處理；根據像素鄰域的灰度值，得到中心像元的局部二值模式的灰度值；增加鄰域的半徑和樣本的數目，提出每一個紋理特征唯一的局部二值模式的灰度值；獲取局部二值模式下的道路圖像的空間上下文信息，得到兩個像素點同屬一類的上下文相關性；確定聚類數，模糊權重指數，循環開始；計算聚類中心和隸屬度值；計算目標函數，根據最大隸屬度原則對每個像素進行分割，如果達到終止條件，停止迭代，得到道路的像素分類信息，得到一個二值圖像；否則返回前循環。本發明提高了道路的細節信息提取和拓撲結構的完整性，優化了道路邊界模糊和空間信息丟失的問題。

本發明授權基于模糊C均值聚類的遙感圖像道路提取方法在權利要求書中公布了：1.基于模糊C均值聚類的遙感圖像道路提取方法，其特征在于，具體按照如下步驟進行：步驟1：將遙感圖像進行濾波處理；步驟2：根據像素鄰域的灰度值，得到中心像元的局部二值模式的灰度值；步驟3：增加鄰域的半徑和樣本的數目，提出每一個紋理特征唯一的局部二值模式的灰度值；步驟4：獲取局部二值模式下的道路圖像的空間上下文信息，得到兩個像素點同屬一類的上下文相關性；步驟5：確定聚類數，模糊權重指數，循環開始；步驟6、計算聚類中心和隸屬度值；步驟7：計算目標函數，根據最大隸屬度原則對每個像素進行分割，如果達到終止條件，停止迭代，得到道路的像素分類信息，提取信息得到一個二值圖像；否則返回步驟4重新計算； 步驟4中，全局上下文模塊嵌入到我們的道路提取方法當中，根據空間上下文信息，構建兩個像素點同屬k類的上下文相關性； 結合道路圖像的空間上下文信息，提出了鄰域像素可靠性指標，其公式為： （2）； 其中，為變化系數矩陣，其在大小為的鄰域窗口的變化系數定義為： （3）； 其中像素點j和p的像素值為和，NR和為鄰域內的像素個數和均值； 結合鄰域像素可靠性指標，提出了基于上下文信息的可靠性度量模型，用表示像素點和同屬于第類的上下文相關性，其公式為： （4）； 為像素可靠性指標，dij計算第k個聚類中心與第i個數據點間的歐幾里得距離，uik為i屬于第K類的隸屬度，ujk為j屬于第K類的隸屬度； 步驟6中，dik計算第k個聚類中心與第i個數據點間的歐幾里得距離，用來構造目標函數，隸屬度和聚類中心： （5）； Vi為模糊組K的聚類中心，為聚類中心點在旋轉不變統一模式下的像素值； 采用拉格朗日乘數法構造新的目標函數，分別對L的u，v，λ求偏導，求解得到隸屬度uik和聚類中心vk的表達式，新的目標函數L定義為如下： （6）； uik為i屬于第K類的隸屬度，λi為拉格朗日求可能極值點的參數，dik計算第k個聚類中心與第i個數據點間的歐幾里得距離，c為聚類中心數，n為數據的個數； 隸屬度值uik為： （7）； dik計算第k個聚類中心與第i個數據點間的歐幾里得距離，dij計算第j個數據點與第i個數據點間的歐幾里得距離，為聚類中心點在旋轉不變統一模式下的灰度值，為聚類中心k，為聚類中心j，m為加權指數； 同理，求得聚類中心的表達式為： （8）； uik為i屬于第K類的隸屬度，為聚類中心點在旋轉不變統一模式下的像素值，c為聚類中心數，m為加權指數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安理工大學，其通訊地址為：710048 陜西省西安市碑林區金花南路5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。