[发明专利]方向自适应的水上桥梁目标识别方法及系统

权利要求书

1.一种方向自适应的水上桥梁目标识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1获取高空间分辨率光学遥感图像，并根据图像质量，进行滤波、去噪的预处理操作；

S2根据桥梁所跨水体在高分辨率光学遥感图像上的表现特征，建立基于迭代法的水体信息提取模型，所述提取模型具体包括：基于迭代法选取阈值，对遥感图像进行分割；基于水体先验特征知识进行噪声去除；基于区域标记的方法进行孔洞填充；

S3根据现实中水上桥梁目标的多方向性和其在高分辨率光学遥感图像上的表现特征，构建方向增强型线性结构元素；

S4对水体信息进行编组，计算两组之间的距离，据此判断它们之间是否有桥梁相连；基于水体信息自适应，选择参与运算的方向增强型线性结构元素；对水体信息，利用数学形态学中的腐蚀和膨胀运算对水体信息进行操作，以连接因桥梁而断开的水体，然后对数学形态学操作后的水体信息进行空间叠加分析，基于桥梁具有一定面积，对疑似桥梁目标进行验证，获取初始桥梁目标；

S5利用数学形态学中的开启运算对步骤S4中所述初始桥梁目标进行处理，去除“毛刺”和“边缘凸起”现象，获取最终识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中基于迭代法选取阈值的公式为：

$T_K=\frac{1}{2}(\frac{\underset{i=0}{\overset{T_{K-1}}{\Σ}}i\×n\left(i\right)}{\underset{i=0}{\overset{T_{K-1}}{\Σ}}n\left(i\right)}+\frac{\underset{i=T_{K-1}+1}{\overset{N}{\Σ}}i\×n\left(i\right)}{\underset{i=T_{K-1}+1}{\overset{N}{\Σ}}n\left(i\right)})$

其中，T_K和T_K-1分别为第K和K-1次计算得到的阈值，i为图像灰度级，n(i)为灰度级为i的像素个数，N为图像的最高灰度级。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中构建方向增强型线性结构元素以11.25°为间隔。