應用模糊分類法則於景物分析

Abstract

本論文探討如何應用模糊分類法則(fuzzy classifing method)於真實影 像的景物分析。吾人所提出的分類系統包括兩個階段完成：第一個階段為 模糊規則推論分類法?fuzzy rule-based classifier)，第二個階段為模 糊K最近點群域分類法(fuzzy k-nearest neighbor︷lassifier)。模糊規 則推論分類法利用一些已建好的知識庫(knowledge base) 及模糊假若法 則 (fuzzy if-then rules)，對輸入影像做初步的分類。其次，吾人提出 模糊K最近點群域分類法對每一個像素及其鄰域之關係建構一個歸屬函數( membership function)，計算其鄰域中每一像素之歸屬值以作為分類的基 準。最後，經由對一些真實影像的模擬，其結果可證明我們所提出的模糊 分類法分析景物的效果。