[发明专利]一种遥感影像主方向确定方法及装置

说明书

本发明涉及一种遥感影像主方向确定方法及装置，属于遥感影像处理应用领域。本发明首先将遥感影像分割为多个遥感影像区域，然后依据各遥感影像区域之间的一致性将其归到多个遥感影像区块中，之后计算出各遥感影像区块的主方向，将各遥感影像区块的主方向所组成的集合作为遥感影像的主方向。本发明不需要人工在遥感影像中框出各个目标的大致范围，也不需要对各个目标一一计算主方向，减少了人工干预，降低了计算量，提高了实用性。

技术领域

本发明涉及一种遥感影像主方向确定方法及装置，属于遥感影像处理应用领域。

背景技术

目前，国内外针对遥感影像地物特征的描述主要集中在光谱、纹理和几何形状信息等3个方面。伴随遥感影像分辨率的提高，地物的形状多样性和光谱复杂性趋于明显，“同谱异物”、“异物同谱”现象更加显著，较高的类内变化和较低的类间差异极大地减弱了不同地物要素在光谱域的模式可分性，单纯依靠光谱信息已不能较好地实现地物的识别提取；几何特征主要利用形状和大小等信息，算法相对简单，常作为辅助特征用于地物识别提取后处理；而纹理特征作为基本视觉特征之一，能够兼顾宏观特征和微观细节，具有较强的稳定性，在遥感影像的处理分析中呈现越来越明显的优势。

在《基于纹理特征的遥感影像居民地提取技术研究》(金飞，解放军信息工程大学博士学位论文)一文中，公开了一种基于纹理特征的遥感影像居民地提取方法，文中采用基于种子点的区域生长方法来进行居民地的提取，采用8邻域的搜索方式，量测种子点和候选点之间的纹理特征的相似性距离，通过一定准则判定候选点是否与种子点归为一类，重复以上过程直至符合条件的像素点搜索完毕。其中，作者具体使用了多种不同方法(包括傅里叶变换、小波变换和Gabor变换等)来完成相应的纹理特征提取，以说明各个方法之间的优劣性。其使用的提取纹理特征的算法均需要计算出遥感影像的主方向。

但上述方案针对每一块居民地均需要计算具体的、精确到度的纹理方向，而其弊端在于：人工干预环节太多，需要人工选定一个种子点，计算量大，不够实用。本领域中，一个地级市所管辖的行政村(居民地)一般在数百个之多，在一些人口密集区域，最多能够达到上千个，而现有技术所公开的居民地提取方法要求在整幅遥感影像中人工框定出每一个行政村，那么就需要由专人进行成百上千次的相应操作来完成，同时需要针对每一个行政村专门进行主方向的计算，计算量太大，实用性不高；而实际应用中，每一块居民地的大小是随机不确定的，因此其外轮廓也是不确定的，以种子点为基础，需要框定多大的影像范围来计算主方向无法确定，框定的范围小了，那么居民地(比如行政村)就框不完，框定范围大了的话，又把其他的村子或者地物框了进来，计算的主方向不准确。

发明内容

本发明的目的是提供一种遥感影像主方向确定方法及装置以解决目前遥感影像主方向确定方法过于依赖人工导致计算量太大的问题。

为实现上述目的，本发明提供方案一：一种遥感影像主方向确定方法，该遥感影像主方向确定方法包括以下步骤：

A、将遥感影像I分为N块区域(N为不小于1的整数)，分别记为I₁，…，I_N；

B、对遥感影像I不同遥感影像区域求主方向，根据主方向一致性对各遥感影像区域分类，将相互之间一致性偏差小于第一设定阈值的各遥感影像区域归为一个遥感影像区块；

C、对每一个遥感影像区块求取其对应的主方向，每一个遥感影像区块的主方向的集合即为所述遥感影像I的主方向。

本方案给出了一种通过分类思想计算遥感影像主方向的方法，该方法通过将一致性强的区域归类为区块，用区块的主方向构成遥感影像的主方向，减少了人工干预，同时大大降低计算遥感影像主方向的计算量，提高遥感影像主方向确定的效率和实用性。

方案二：在方案一的基础上，步骤B中一致性判断进行分类的方法具体包括以下步骤：