[发明专利]基于块粒度预判平衡直方图的光学遥感船舶切片分割方法

说明书

基于块粒度预判平衡直方图的光学遥感船舶切片分割方法。本发明涉及光学遥感图像船舶及其特征的自动提取，尤其是其中船舶切片图像的准确分割。针对现有图像分割方法难以适用于光学遥感船舶切片分割的问题，本发明提出一种基于块粒度预判平衡直方图的光学遥感船舶切片分割方法。该方法基于对船舶图像切片的分格进行特性分析，预判出分格的属性。接着，根据分格属性在切片直方图统计时进行分策略的平衡，获得易于阈值迭代搜寻的“双峰”直方图分割形态，最终利用搜寻到的准确分割阈值实现切片的有效分割。

技术领域

本发明涉及光学遥感图像船舶及其特征的自动提取，尤其是其中船舶切片图像的准确分割。

背景技术

近年来，随着高分辨率光学遥感平台的发展，基于高分辨率遥感图像的船舶检测，已经成为了卫星遥感数据海洋应用的研究热点。由于其具有探测范围广、时效性高的优势，已经被应用在许多重要的海洋遥感领域，例如：港口动态监测，海事管理、船舶救援、以及走私活动检测等。对检测结果的进一步处理分析，可以获取船舶的几何外观、尺寸、运动方向等特征属性。

采用图像分割技术准确的将船舶目标区域从背景中自动分离，是提取船舶检测结果切片中几何外观、尺寸、运动方向等特征属性的基础。因此，对船舶切片图像分割结果的准确性就显得尤为重要。光学遥感船舶切片图像由于光照、尾迹、大气透度、海色不均匀等不理想因素的干扰，易导致目标区域不能准确分割，进而影响后续船舶特征属性的准确获取。采用传统方法进行光学遥感船舶切片的图像分割有诸多缺陷。基于纹理的图像分割方法，由于图像中船体和周围海域的纹理特性复杂多变，此类分割方法的普适性较差。基于边缘的分割方法，由于时常受强海浪干扰，船舶上层建筑产生阴影等因素的影响，导致船体边缘不能正确提取，影响分割结果。遥感图像船舶目标区域与周围海域的局部区域灰度区分特性明显，采用基于灰度的分割方法提取目标区域应是一条有效的技术途径。然而，受到海面光照条件、浅海水下不同地形反射率差异等因素的影响，海面灰度呈现不均匀性。这造成典型采用直方图阈值的灰度分割方法容易误分割，其主要原因是：海面区域相对较大和局部的不均匀性，造成直方图统计时，低灰度值区域(海面)直方图跨度较宽、像素数较多、且局部多峰；高灰度值区域(目标区域)像素量小，对应的直方图峰值不显著。这样在进行基于直方图的分割阈值搜寻时时常会陷入局部最优，或者无法搜寻到分割阈值，导致最终难以对船舶切片准确分割。

发明内容

针对现有图像分割方法难以适用于光学遥感船舶切片分割的问题，本发明提出一种基于块粒度预判平衡直方图的光学遥感船舶切片分割方法。该方法基于对船舶图像切片的分格进行特性分析，预判出分格的属性；接着，根据分格属性在切片直方图统计时进行分策略的平衡，获得易于阈值迭代搜寻的“双峰”直方图分割形态，最终利用搜寻到的准确分割阈值实现切片的有效分割。

本方法相比较于传统方法，能有效适应光学遥感图像的典型影响因素，对船舶检测切片实现有效分割，为进一步的船舶特征准确提取提供支持。

本发明针对现有技术的上述问题，提出了一种基于块粒度预判平衡直方图的光学遥感船舶切片分割方法，包括：

A)目标切片分格及直方图统计，包括：

首先将目标切片划分为等粒度尺寸的小格，对每个小格区域统计其局部的灰度直方图。

B)分格直方图奇异值去除，包括：

对获得的每个小格直方图进行置信区域的截取，去除直方图低像素区域和高像素区域中少量的奇异值。

C)局部直方图特征提取,包括：

对每个奇异值去除后的小格局部直方图，提取小格均值、均方差两类特征。

D)确定分格类型,包括：

根据每个小格直方图提取得到的特征，确定小格的类型。具体分为三种类型：混合型小格、亮小格和暗小格。

E)平衡直方图统计，包括：