[发明专利]一种遥感图像海面舰船检测方法

权利要求书

1.一种遥感图像海面舰船检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，对待检测遥感图像进行预处理；

步骤2，对图的视觉显著GBVS模型进行简化，利用简化的图的视觉显著GBVS模型对预处理后的遥感图像进行显著分析，经融合生成综合显著图；

步骤3，将显著分析结果作为Chan-Vese模型的初始迭代条件，得到遥感图像海面舰船分割结果；

步骤4，根据TBR准则，最终实现海面舰船检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：

步骤1-1，图像灰度化：采用图像灰度化操作对待检测遥感图像进行降维，剔除图像中的冗余信息；

步骤1-2，图像滤波去噪：采用中值滤波对灰度化后的图像进行去噪处理；

步骤1-3，图像线性增强：利用如下公式对去噪后图像进行线性拉伸处理，重新分配图像灰度级范围：

式中，g_e为进行图像线性增强后的图像灰度级，g为去噪后图像灰度级，g_max、g_min分别为去噪后图像灰度级的最大值与最小值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1包括：

步骤2-1，对图的视觉显著GBVS模型进行简化，仅提取亮度和方向的子图像特征图，将待检测图像进行降采样，利用高斯金字塔低通滤波器进行图像滤波，得到1组多尺度的亮度特征图，同时利用Gabor金字塔滤波器组进行图像滤波，得到4组方位角0°、45°、90°、135°的多尺度方向特征图；

步骤2-2，生成子显著图：简化后的图的视觉显著GBVS模型首先构建待检测图像的马尔可夫链，通过对马尔可夫链平衡分布求解实现子显著图生成；

步骤2-3，对生成的子显著图进行融合，生成综合显著图。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤2-2包括：设定特征图为M_F，现将特征图M_F中任意一个像素点看作一个节点，并将该节点与相邻节点相连，形成一个有向图G_A，节点M_F(i,j)和节点M_F(p,q)之间的差异度d((i,j),(p,q))定义为：

i,j分别表示节点M_F(i,j)的横坐标和纵坐标，p,q分别表示节点M_F(p,q)的横坐标和纵坐标；

连接节点(i,j)和(p,q)的边设置权值w₁((i,j),(p,q))如下式所示：

w₁((i,j),(p,q))＝d((i,j),(p,q))·F(i-p,j-q)，

式中，F(i-p,j-q)＝exp[-(i-p)²-(j-q)²)/2σ²]，σ为可调参数；

由于反向的边权值相同，通过把从相同节点出发的边的权值归一化，将节点视为状态、将边的权值视为转移概率，在有向图G_A上定义一个马尔可夫链，将平衡分布状态图作为该特征图M_F相应的显著图M_A；

在归一化显著图的过程中，再次构建一个马尔可夫链G_N，并且令连接两个节点(i,j)和(p,q)的边的权值w₂((i,j),(p,q))为：

w₂((i,j),(p,q))＝M_A(p,q)·F(i-p,j-q)，

再次计算G_N的稳定状态分布图，得到归一化后的显著图M_N。