[发明专利]一种基于遥感图像的海面异常漂浮物检测方法

权利要求书

1.一种基于遥感图像的海面异常漂浮物检测方法，其特征在于，所述一种基于遥感图像的海面异常漂浮物检测方法，用于基于遥感图像的海面异常漂浮物检测系统，该系统分为如下功能模块：图像去噪模块，异常物体检测模块，排除已知信息模块，异常物体识别模块，异常信息汇总模块，输出模块，所述的一种基于遥感图像的海面异常漂浮物检测方法的步骤如下：

步骤一、图像去噪模块将遥感卫星图像读入，使用中值滤波方法对读入的遥感图像进行去噪；

步骤二、异常物体检测模块将接收到的去噪后的遥感卫星图像使用基于哈尔特征的级联强分类器方法进行异常物体检测；

步骤三、排除已知信息模块将接收到的异常物体的子图像根据其上附带的方位信息，与在遥感图像所采集时刻海面上船只所报告的方位进行对比、与海面上岛屿信息作对比，排除海面上已知的正常信息；

步骤四、异常物体识别模块将接收到异常物体子图像使用线性判别分析算法进行识别，从而区分出所述的异常物体是未知的合法物体还是所要寻找的异常物体；

步骤五、异常信息汇总模块，将接收到的异常物体的子图像，根据其上所附带的坐标方位，与原始的遥感图像作对比，由于接收到的子图像之间可能会出现重合，那么将根据某一区域重合块数的多少以及分类结果给以不同的权值进行合并；

步骤六、输出模块，将得到的附带权值的图像，根据其上的权值不同给以不同的颜色，标注颜色依据权重由大到小依次从红色过渡到蓝色，对于权重为0的区域给以灰色标注。

2.根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的海面异常漂浮物检测方法，其特征在于步骤一中所述的使用中值滤波方法对读入遥感图像进行去噪的具体过程为：

所述的图像去噪模块在初始化的过程中，将典型海面上正常物体和异常物体的彩色样本图片读入，这些样本图片的维度统一为n×n维，对每一张彩色图像，按照其R分量所构成的矩阵，G分量所构成的矩阵，B分量所构成的矩阵进行滤波，滤波过程为：首先，设置一个3×3维的窗口，对于得到的基于R′、G′和B′分量中的某一分量所构成的矩阵X，考虑该图像X的每个像素点X_i,j,以该点为中心点的3×3维矩阵所对应的像素值分别为[X_i-1,j-1,X_i-1,j,X_i-1,j+1,X_i,j-1,X_i,j,X_i,j+1,X_i+1,j-1,X_i+1,j,X_i+1,j+1]进行从大到小排列，取其排在中间的值为新的像素X′_i,j所对应滤波后值，注意对于X的边界点，会出现其3×3维的窗口所对应的某些像素点不存在的情况，那么只需计算落在窗口内存在的像素点的中间值即可，若窗口内为偶数个点，将排在中间两个像素值的平均值作为该像素点滤波后的值X′_i,j，从而，新的图像矩阵X′即为滤波后所得的图片矩阵；然后将滤波处理过的图像传递给异常物体检测模块和异常物体识别模块；在检测的过程中，将拟检测的遥感图像读入，在这里我们约定对于彩色遥感图像X，可以将该图像看作为一个M行N列的矩阵，则对于矩阵的第i行第j列的像素点X_i,j，其共有红绿蓝三个分量，对于整张遥感图像的每一个点辅以该点所对应的经度Long_i,j和纬度Lat_i,j，从而对于矩阵的每一个像素点，一共有5个维度，分别为(R_i,j，G_i,j，B_i,j，Long_i,j，Lat_i,j)，其中，每一个经纬度的坐标以度分秒的形式，秒精确到小数点后1位；然后，将该图片按照其R分量所构成的矩阵，G分量所构成的矩阵，B分量所构成的矩阵进行滤波，得到对应的滤波后的R、G和B分量，从而构成新的分量(R_i,j，G_i,j，B_i,j，Long_i,j，Lat_i,j)，然后将该滤波后的数据传递给异常物体检测模块。