[发明专利]一种基于遥感图像的海面异常漂浮物检测方法

说明书

本发明公开了一种基于遥感图像的海面异常漂浮物检测方法，所述的图像去噪模块将遥感卫星图像读入遥感图像进行去噪；所述的异常物体检测模块对图像进行异常物体检测；所述的排除已知信息模块用于排除海面上的已知物体；所述的异常物体识别模块对异常物体进行分类；所述的异常信息汇总模块根据异常物体的子图像上所附带的坐标方位信息和分类信息，构建权重图；所述的输出模块，将权重图与原始遥感图像进行合并，并输出结果。本发明能够在飞机失事时的方位信息缺失的情况下，根据遥感卫星图像，快速的搜寻到飞机可能的失事地点，从而有效的缩小了搜救范围，为搜救工作提供了强有力的参考信息。

技术领域

本发明涉及计算机视觉监控技术领域，海上搜救领域，具体涉及用于对海面异常漂浮物(可能是飞机残骸，或者生还者)的检测方法。

背景技术

对于在空中解体的飞机，传统的搜救方法是根据飞机失事时所报告的方位，从而计算出该飞机可能的着陆地点，然后根据这个可能的地点来进行搜救，主要包括海面舰艇搜救和飞机搜救，这两种方法都依靠人眼的观察。这种方法针对于传统的有着完整的飞机失事时所提供的方位信息的搜救环境，是非常可行的，但是，对于那些失联客机或者由于飞机的通讯故障导致搜救队伍无法获取准确的失事时的方位信息的搜救任务，传统的方法就很难胜任。

对于基于图像的异常物体检测和异常物体识别，是计算机视觉领域的比较成熟的方法，本发明通过将现如今较为成熟的物体检测方法(基于哈尔(haar)特征和级联强分类器(Adaboost)算法)，与线性判别分析(LDA)算法相结合，并结合已知的信息，提供了一种成本低速度快的异常漂浮物检测方法，从而能够为搜救任务提供一个较为可靠的搜救位置信息。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是为了克服在传统搜救方法必须依靠飞机失事时所提供的方位信息的限制，尤其在飞机失事时无法提供准确的方位信息的时候所遇到的搜救困难，提出了一种基于遥感图像的海面异常漂浮物检测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于遥感图像的海面异常漂浮物检测方法，包括图像去噪模块，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；所述的图像去噪模块将遥感卫星图像导入到所述的漂浮物检测系统中，使用中值滤波方法对读入遥感图像进行去噪，并将去噪后的遥感卫星图像传递给异常物体检测模块；所述的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，并将检测出的疑似异常物体所对应的子图像传递给排除已知信息模块；所述的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、以及其他已知的海面物体作对比，排除海面上已知的正常信息，将未被排除的异常物体的子图像传递给异常物体识别模块；所述的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(例如飞鸟，浮于海面的动物等)还是所要寻找的异常物体，并将异常物体的子图像以及所对应的分类信息传递给异常信息汇总模块；所述的异常信息汇总模块，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，并将合并后的附带权值的图像传递给输出模块；所述的输出模块，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。

所述的一种基于遥感图像的海面异常漂浮物检测方法，所需的设备为计算机，考虑到遥感图像像素值通常非常高，导致运算量非常大，为了减少时间消耗，建议使用多核心的工作站或者更高级别的计算机。