[发明专利]有云层干扰的光学遥感图像舰船检测方法

说明书

一、技术领域

本发明涉及光学遥感图像处理领域中的利用目标的几何形态特征和边缘能量特征融合舰船检测方法，即串并联混合多特征融合判决方法，适用于光学遥感图像中含云层干扰情况下对海舰船检测。

二、背景技术

卫星遥感技术对海上舰船进行监视具有重要意义，在世界各海岸地带国家有着重要应用。由于SAR图像具有全天候的优点，且不受云层影响，在海洋舰船监视中得到广泛应用。与之相比，光学卫星遥感易受天气影响，但是光学卫星的分辨率较高且具有数量优势，在一定条件下可作为星载SAR的补充手段。

近年来，利用光学遥感图像进行海洋舰船监视已经引起许多研究人员的关注。目前，用于海面遥感图像舰船检测的方法主要可以分为基于灰度统计特征的方法、基于边缘信息的方法、基于分形模型和模糊理论的方法、基于视觉感知机理的方法。海上光学遥感图像的背景比较单一，但仍然存在诸多困难，如海陆的分离、岛屿的干扰和云层的干扰。传统的舰船检测方法难以克服云层对舰船检测的干扰，检测结果中存在大量的虚警。单一的利用一种或几种目标特征，难以判别舰船目标与云层产生的虚警。传统的方法也没有设计一种较为快速有效的方法来检测含云层干扰的光学遥感图像中的舰船目标。

三、发明内容

1.要解决的技术问题

本发明的目的在于提供一种可以在复杂云层干扰下检测舰船目标的基于串并联混合多特征融合判决的检测方法。该检测方法将目标的几何形态和边缘能量两类特征相结合，首先解决了目标区域的特征描述子的快速提取问题，然后在此基础上确立了一种串并联混合的判决结构。如果单独采用并行结构的判决，排除由云层等产生的虚警比较困难，对每个判决准则要求比较高；单独采用串行结构的判决，检测被抑制目标的能力较弱，容易造成漏警。采用如上所述的串并联混合结构，能有效的检测到被抑制的目标并且排斥虚警的产生。同时，该检测方法对感兴趣区域进行表达，可以兼顾目标的几何形态特征和边缘能量特征，做到将两类特征的综合运用。

2.技术方案

本发明所述的有云层干扰的光学遥感图像舰船检测方法，包括以下技术措施：首先基于光学遥感图像中舰船目标与云层目标的几何形态和边缘能量两类特征之间的差异性，提取了四种描述子：偏移度、长宽比、面积变化比、填充度，并在此基础上设定了一种用于区分舰船和云层的边缘几何形态特征的描述子，然后，综合利用这五种描述子，通过串并联混合的判决结构对目标进行检测，最后，根据判决结构中给定的检测条件对目标进行判别，确定舰船目标并排除云层虚警。

3.有益效果

本发明相比背景技术具有如下的优点：

(1)该检测方法降低了光学遥感图像舰船检测中对海面背景的需求；

(2)该检测方法设定了一种基于目标边缘几何特性的描述子，提高了云层干扰条件下舰船检测的效果；

(3)该检测方法设计了一种串并联混合的判决结构，将几何形态和边缘能量两类特征结合应用，提高了检测效果；

(4)该检测方法具有在强云层干扰背景中检测舰船目标的能力。

四、附图说明

说明书附图是本发明的实施原理流程图。

五、具体实施方式

以下结合说明书附图对本发明作进一步详细描述。参照说明书附图，本发明的具体实施方式分以下几个步骤：

(1)将预先获取的光学遥感图像数据输入计算装置1进行区域分割，进行目标与海面背景分离，此步骤中的光学遥感图像数据是从10m分辨率的SPOT4卫星遥感图像中获取的。采用的方法为灰度阈值分割，其中灰度阈值由遥感图像的整体图像均值和方差来估计。

(2)计算装置2接受计算装置1得到的分割数据，对每个分割区域进行形态学膨胀与填充，进而得到最佳的分割效果，使目标信息能尽可能的保留。

(3)判断装置3接受计算装置2得到的基于形态学处理后的分割数据，首先标记每个区域的位置及面积，并计算最小外接矩形(按面积最小计算)，然后判断其面积和长宽比是否符合舰船目标大小，即初步筛选符合舰船特点的目标区域，减少后面的计算量，提高计算速度；面积取值范围为[20，600]，长宽比门限值为1.4。