[发明专利]一种在遥感机场图像中确定检测目标的方法及装置

权利要求书

1.一种在遥感机场图像中确定检测目标的方法，其特征在于，包括：

筛选遥感机场图像中的区域图像，以获取非平缓区域图像；

剔除所述非平缓区域图像中的规整区域图像，以获取机场候选区图像；所述规整区域图像为具有大片规则形状的联通区域对应的图像；

根据所述机场候选区图像和预设模型，确定检测目标；所述预设模型包含有描述所述检测目标的关键点的局域上下文信息；

其中，所述方法还包括：

预先构建所述预设模型；

其中，所述预设模型包括局域上下文HOG特征金字塔；相应的，所述预先构建所述预设模型，包括：

筛选出所有关键点；

对每个关键点进行加权，并生成用于表示所述局域上下文信息的局域上下文权重图；

根据所述局域上下文权重图构建所述局域上下文HOG特征金字塔；

其中，所述生成用于表示所述局域上下文信息的局域上下文权重图，包括：

构建用于强化每个关键点的自身中心特性的高斯函数；

根据所述高斯函数叠加每个关键点的权重值；

归一化处理叠加后的权重值，以获取所述局域上下文权重图；

其中，所述高斯函数为：

其中，F_k(x,y)为所述高斯函数、k为某个关键点、x_k和y_k分别为这个关键点的横坐标和纵坐标、α为加权强度系数，σ_k为高斯函数系数；

其中，所述根据所述高斯函数叠加每个关键点的权重值，包括：

根据如下公式叠加每个关键点的权重值：

其中，F(x,y)为叠加后的权重值、k为某个关键点、N为关键点的总数、F_k(x,y)为所述高斯函数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预设模型还包括基于方向预估计的DPM；相应的，所述根据所述机场候选区图像和预设模型，确定检测目标，包括：

根据所述机场候选区图像、所述局域上下文HOG特征金字塔和所述DPM，确定所述检测目标。

3.一种在遥感机场图像中确定检测目标的装置，其特征在于，包括：

筛选单元，用于筛选遥感机场图像中的区域图像，以获取非平缓区域图像；

剔除单元，用于剔除所述非平缓区域图像中的规整区域图像，以获取机场候选区图像；所述规整区域图像为具有大片规则形状的联通区域对应的图像；

确定单元，用于根据所述机场候选区图像和预设模型，确定检测目标；所述预设模型包含有描述所述检测目标的关键点的局域上下文信息；

其中，所述装置还包括：

构建单元，用于预先构建所述预设模型；

其中，所述预设模型包括局域上下文HOG特征金字塔；相应的，所述构建单元，具体用于：

筛选出所有关键点；

对每个关键点进行加权，并生成用于表示所述局域上下文信息的局域上下文权重图；

根据所述局域上下文权重图构建所述局域上下文HOG特征金字塔；

其中，所述构建单元在执行生成用于表示所述局域上下文信息的局域上下文权重图时，具体用于：

构建用于强化每个关键点的自身中心特性的高斯函数；

根据所述高斯函数叠加每个关键点的权重值；

归一化处理叠加后的权重值，以获取所述局域上下文权重图；

其中，所述高斯函数为：

其中，F_k(x,y)为所述高斯函数、k为某个关键点、x_k和y_k分别为这个关键点的横坐标和纵坐标、α为加权强度系数，σ_k为高斯函数系数；

其中，所述构建单元在执行根据所述高斯函数叠加每个关键点的权重值时，具体用于：

根据如下公式叠加每个关键点的权重值：

其中，F(x,y)为叠加后的权重值、k为某个关键点、N为关键点的总数、F_k(x,y)为所述高斯函数。