[发明专利]一种基于卫星图像测算古民居相似度方法和装置

权利要求书

1.一种基于卫星图像测算古民居相似度方法，其特征在于，包括步骤：

步骤A，根据待测算古民居所在村落的经度和维度，获得所述村落的卫星图像，抽取出古民居目标；

步骤B，按照预设算子生成抽取出的所述古民居目标的标准化图像；

步骤C，把所述古民居目标的标准化图像划分成多个行与多个列相交的子区域，对于每个子区域，使用多个互不相关的特征值组成一个多维数组来表征其纹理特征；

步骤D，对于所述多维数组基于Lebesgue测度进行相似度计算，得出待测算古民居之间的相似度。

2.根据权利要求1所述的基于卫星图像测算古民居相似度方法，其特征在于，所述步骤A中抽取出古民居目标包括步骤：

使用民居识别算法抽取古民居目标，所述民居识别算法包括灰度特征、面积特征、形状特征和邻里算法。

3.根据权利要求1所述的基于卫星图像测算古民居相似度方法，其特征在于，所述步骤B包括步骤：

对于抽取的所述古民居目标，按照预设的三个算子，生成所有古民居目标的标准化图像，I表示图像像素矩阵，三个算子依次为：

1)旋转算子：检测民居边缘与水平方向夹角θ，逆时针旋转，即I1＝im_rotate(I，θ)；

2)缩放算子：使用双线性插值算法，把图像缩放到到其一定倍数s，即I2＝im_resize(I1，s)；

3)裁剪算子：定位所述古民居目标的中心o，按照预先指定的民居长度l与宽度w，裁剪核心区域以消除不规则边界的影响，即I3＝im_cut(I2，o，l，w)。

4.根据权利要求1所述的基于卫星图像测算古民居相似度方法，其特征在于，所述步骤C包括步骤：

把所述古民居目标的标准化图像划分成r行与c列相交的子区域，共rc个，对于每个子区域t_i，使用五个互不相关的特征值表征其纹理特征，包括熵entropy、相关性correlation、对比度contrast、聚类形状clustershade，信息测度Informationmeasure，组成一个五维的数组(ent，cor，con，cs，im)。

5.根据权利要求4所述的基于卫星图像测算古民居相似度方法，其特征在于，所述步骤D包括步骤：

计算子区域ti的五维数组中每一个维度的相似度K，采用公式：K(x，y)＝exp(-||x-y||²/σ²)，其中，σ为高斯核函数的均方差；

假设x_i和y_i是对应子区域的任意两个维度的特征值，t₁和t₂是任意两个对应子区域，则其相似度计算为：

设g₁和g₂代表两个古民居目标，则其相似度计算为：

6.根据权利要求1所述的基于卫星图像测算古民居相似度方法，其特征在于，所述步骤A之后，步骤B之前还包括步骤：

判断抽取的古民居目标是否正确，反馈误识别的古民居目标，提取误识别的古民居目标的纹理特征并将其排除。

7.一种基于卫星图像测算古民居相似度装置，其特征在于，包括获取模块、标准化模块、划分模块和测算模块；

所述获取模块，用于根据待测算古民居所在村落的经度和维度，获得所述村落的卫星图像，抽取出古民居目标；

所述标准化模块，用于按照预设算子生成抽取出的所述古民居目标的标准化图像；

所述划分模块，用于把所述古民居目标的标准化图像划分成多个行与多个列相交的子区域，对于每个子区域，使用多个互不相关的特征值组成一个多维数组来表征其纹理特征；

所述测算模块，用于对于所述多维数组基于Lebesgue测度进行相似度计算，得出待测算古民居之间的相似度。