[发明专利]一种基于直线统计特征的大幅面遥感影像区域分类方法

权利要求书

1.一种基于直线统计特征的大幅面遥感影像区域分类方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：对输入遥感影像image1按均匀网格进行划分，以划分后的子图像I₁、I₂、…、I_n作为最小处理单元,n为划分后的子图像的总数；

步骤2：对子图像I₁、I₂、…、I_n分别运用直线提取算法提取直线；

步骤3：分别对子图像I₁、I₂、…、I_n中满足邻接关系的直线合并为一个直线支持域；

步骤4：用傅里叶描述子将直线支持域拟合成椭圆；

步骤5：提取椭圆的长轴，并重新定义为直线；

步骤6：提取直线的长度属性；

步骤7：计算直线的统计特征，包括直线长度的均值和熵；

步骤8：利用分类器对步骤7中的直线的统计特征进行分类；

直线提取算法采用基于梯度的方法，x和y方向的梯度G_x(x,y)和G_y(x,y)分别利用以下两个公式计算：

G_x(x,y)＝{e(x)h(y)*f(x,y)}

G_y(x,y)＝{e(y)h(x)*f(x,y)}

像素点(x，y)的梯度计算公式为：

G(x,y)=arctanGx(x,y)Gy(x,y)]]>

其中，e(k)为边缘滤波器，h(k)为映射滤波器，k的取值为x或y，对应的公式如下：

e(k)=e-αkα[-cos(αβk+π/2)-βsin(αβk+π/2)1+β2]]]>

h(k)＝e^-αkcos(αβk+π/2)

其中α为尺度参数，β为影像分辨率参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于直线统计特征的大幅面遥感影像区域分类方法，其特征在于邻接关系的确定方法为：选取一个阈值T，阈值T设定为5，如果两条直线之间的最短距离小于T，则判定这两条直线是邻接的，否则为非邻接的。