[发明专利]基于骨架特征的高分辨率遥感影像飞机提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种遥感影像信息提取方法，特别是涉及一种基于骨架特征分析高分辨率遥感影像飞机提取方法。

背景技术

目标识别属于模式识别(Pattern Recognition)的范畴，也可以狭义地理解为图像识别。目标识别以目标特征提取为基础，因为特征提取与目标识别联系非常紧密：特征提取是建立在目标与环境特性研究的基础上的，旨在提取反映目标本质属性的数量特征，这些特征向量为目标与环境的分离创造了条件。目标识别则是以特征提取为基础，根据特征提取过程得到的目标物体特征将目标从背景中分离，并确定目标的类型、位置以及其它有用的信息。而飞机自动识别是目标识别中的重要研究内容，无论在军事还是民用方面都起着很重要的作用。因为飞机目标具有的骨架特征共性，使集中识别具有相似形态的特定飞机目标成为可能。目前随着遥感技术的不断发展使“面向对象”成为飞机目标识别的新指导思想。

飞机目标识别研究背景：目前，飞机目标识别以基于栅格特征提取为主流，研究对象主要是雷达图像以及航空摄影图像。研究思路主要可以分为两种：第一种研究思路是运用图像不变性特征识别飞机，国外采用的不变性特征主要包括二维不变矩理论、基于Fourie分析、样条曲线的不变性及小波变换特征；第二种研究思路是运用二维模型匹配技术识别飞机。如1995年，Marouani.S在《International Conferenceon Computer Vision》中发表文章“Model-based Aircraft Recognition in PerspectiveAerial Imagery”，通过建立不同旋转角度和阴影偏移条件下的二维飞机影像模型，运用图像匹配技术识别飞机。

然而，由于上述的方法计算极其繁琐，且普适性较差，对形状的描述还不够完善，伴随着1990年以来卫星遥感技术的不断发展，图像边缘提取技术也随之成熟起来，大量研究人员开始基于矢量特征自动识别飞机目标。基于矢量特征提取的飞机目标识别一股步骤为“图像边缘检测-目标轮廓提取-特征提取(基于矢量)-飞机目标自动识别”。

二十世纪前后，国内众多学者开始基于矢量特征信息自动识别飞机目标。如陈小超在2007年长春理工大学硕士学位论文《基于几何特性的飞机目标特征提取技术的研究》中通过LOG边缘检测，采用基于边界曲线点的弦高度的多边形拟合技术提取图像轮廓，提取目标的几何尺寸、形状特征等作为特征参数，运用支持向量机(SVM，Support Vector Machine)的自动分类方法实现飞机目标自动识别。骨架的相关研究进展：

骨架又称中心轴线，即中轴线，它是二维图形边界内距其两侧边界等距离点的集合所组成的线。换句话说，骨架线或中心轴线就是二维几何图形内各个互不包含的所有最大内切圆的圆心轨迹线。

目前，骨架的提取方法主要包括基于数学形态学的骨架细化、基于三角网的骨架自动提取、及以几何分析为基础的分解-综合-化简的方法等。2004年，Ma rcNiethamme等在期刊《International Jou rnal of Computer Vision》60卷第3期中发表“Compa rative Study of Some Face Recognition Algorithms”一文提出了一种具有仿射不变性的侵蚀运算方法的骨架提取方法，并将此方法运用至具有斜对称性的图像骨架提取中。2004年，Atsushi Imiya等在期刊《Computer Society》第2卷第8期中发表“Principal Curve Analysis forTemporal Data”一文，对运用主曲线成分分析算法提取了随机时空数据的骨架。2006年，王辉连等在《测绘科学》第31卷第1期中发表“利用数学形态学提取骨架线的改进算法”一文，提出了一种利用数学形态学提取骨架线的改进算法，同时适用于栅格和矢量数据，能够较好地克服数学形态学方法在节点畸变和端点内缩方面的缺点。2002年，黄利民、倪健等在《测绘学院学报》第19卷第4期中发表“利用三角网方法实现面域骨架线的自动生成”一文，提出了根据符合骨架定义的提取规则，从三角网中自动提取骨架的方法，且研究发现该方法较之基于栅格的提取方法，速度更快、效果更好。2005年，韩元利等在《武汉大学学报(信息科学版)》第30卷第5期中发表“关于点与折线集的中轴线问题研究”一文，提出了将折线集分解为独立点、线要素，通过对各要素中轴检索序列的有序综合与简化，得到点与折线集中轴线的有序点集，形成目标骨架。