[发明专利]基于ATSM模型的高分影像飞机类型识别方法

说明书

本发明提供了基于ATSM模型的高分影像飞机类型识别方法，包括如下步骤：1)对高分遥感影像进行预处理；2)对高分遥感影像进行自动分类处理确定机场区域位置；3)对待识别飞机的参数进行测量，所述参数包括飞机ATSM模型参数；4)将得到的待识别飞机的ATSM模型参数与ATSM模型样本库中的样本参数进行逐一相似度计算，对相似度结果进行处理得到飞机类型识别结果。本发明方法的参数提取、模型构建和计算分析过程相比传统的特征匹配算法计算量小。同时该算法既有飞机的基本形状特征参数，又包含飞机的实际尺寸参数，有效避免了因形状相似而造成的机型误判问题；达到了飞机类型识别高效率、高精度的目的。

技术领域

本发明属于遥感影像地物识别技术领域，尤其是涉及一种基于ATSM模型的高分影像飞机类型识别方法。

背景技术

现代化战术侦查任务需要运用遥感和计算机智能分析的方法和手段，自动收集和处理侦查信息，提取各种目标特征并确定目标属性，从而提高侦查系统的自动化水平。因此，利用计算机在遥感影像上进行目标智能识别，对于提高判读效率，提供快速、准确的军事信息具有十分重要的意义。高空间分辨率遥感影像具有丰富的空间信息和地物纹理信息，可用于目标的精确识别。飞机作为一种重要的军事目标，利用遥感影像对其进行快速精准识别，对于军事侦查和地理调查都具有重要意义。

目前，基于遥感影像的飞机识别大多数研究都集中在对飞机目标的发现，即通过卫星影像识别出哪里有飞机和有多少飞机，而对识别出的飞机究竟是什么型号还研究较少。通过高分辨率遥感影像对飞机具体型号进行识别，进而分析其打击能力和承载量，对于军事、政治和经济都有重要的参考价值。张名成等在《计算机仿真》上发表“基于闭合轮廓提取和部分特征匹配的飞机识别”，提出利用机长、翼展和机翼上下夹角等参数与特征数据库匹配识别飞机型号，识别准确率达到95％。邵大培等在《中国体视学与图像分析》上发表“基于PCA和图像匹配的飞机识别算法”，提出利用PCA方法提取飞机目标，进行归一化处理后与标准模板库进行点对点匹配，从而识别飞机类型。

传统的飞机类型识别方法，首先要建立飞机模型库，然后对遥感影像进行处理并提取飞机目标或特征参数，再将提取的飞机目标和特征参数与模型库进行遍历匹配，计算其相似程度。飞机模型库的建立需要对已知飞机型号的遥感影像进行校正、滤波、飞机目标提取、二值化、重心和主轴计算、旋转等一系列处理，再将提取的未知飞机信息与模型库进行逐像元的遍历匹配，比较费时费力。并且，传统的飞机模型库通过归一化处理建立标准尺寸模板，只保留了飞机形状信息，而忽略了飞机的实际尺度，对于外形相近、大小不同的飞机难以区分。另外，已公开的基于飞机特征参数匹配进行飞机型号识别的方法，选取的特征参数较少，对于部分参数相近的飞机型号难以辨别。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种基于ATSM(Airplane Top Surface Model)模型的高分影像飞机类型识别方法，只需要对遥感影像进行常规的几何校正、投影转换处理，通过监督分类进行机场位置确定，根据飞机上表面特征，提取反映飞机特点的核心参数并构建ATSM模型，再与ATSM模型样本库进行相似度匹配计算确定飞机型号；提高了从高分遥感影像识别飞机型号的效率和准确性，具有较强的鲁棒性。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

第一方面，本发明提供了一种基于ATSM模型的高分影像飞机类型识别方法，包括如下步骤：

1)对高分遥感影像进行预处理；

2)对预处理后的高分遥感影像进行自动分类处理，确定机场区域位置；

3)对机场区域位置内的待识别飞机的参数进行测量，所述参数包括飞机ATSM模型参数，所述ATSM模型参数由若干个描述飞机上表面基本形状和尺度特征的参数构成；

4)将得到的待识别飞机的ATSM模型参数与ATSM模型样本库中的样本参数进行逐一相似度计算，对相似度结果进行处理得到飞机类型识别结果。