[发明专利]基于无监督分类的光学遥感图像海面舰船目标检测方法

说明书

本发明提出一种基于无监督分类的光学遥感图像海面舰船目标检测方法。该方法包括：首先对光学传感器遥感数据进行预处理，计算预处理后图像的概率密度曲线。利用局域密度峰值搜索方法对像素单元依幅值进行分类，依据海域像元幅值低于陆地像元的特性，初步确定海域掩膜图像，进而根据面积大小筛选海域掩膜图像中的连通区域，得到海域检测结果图。随后对海域检测结果图进行填充处理，得到检测初步结果图，通过分析初步检测结果图中各连通区域的形态学特征筛选得到舰船目标检测结果图。处理全色谱段图像和RGB谱段伪彩图所得舰船目标检测结果，说明了本发明方法的有效性和适用性。

技术领域

本发明涉及光学遥感图像处理与舰船目标探测识别领域，具体涉及一种基于无监督分类的光学遥感图像海面舰船检测方法。

背景技术

星载光学传感器包括可见光相机、全色谱段辐射计、多光谱及高光谱传感器等，光学遥感图像舰船目标探测识别技术，对于管控海域交通、保卫海防安全、打击海上偷渡与走私等违法行为均具有重要意义。随着越来越多高空间分辨率的星载光学传感器系统部署完成，光学遥感图像的数据量显著增长，如何高效地从这些数据当中筛选出有效信息，实现遥感数据的快速处理，是推广遥感影像数据应用的重要课题。

光学遥感图像海面舰船目标检测通常基于遥感影像的纹理信息，如舰船轮廓等。对于光学遥感图像海面舰船目标检测而言，舰船目标的可检测性取决于图像数据中舰船与海面的对比度。然而，光学遥感影像中舰船目标与海面的对比度容易受到云、雾、霾等气象条件因素的影响，对于覆盖区域较广的星载光学传感系统，气象条件对其图像质量的影响更为明显。另一方面，高分辨率的光学遥感图像具备更为丰富纹理信息，有助于更加准确地识别舰船目标，但是与此同时，海面波浪、航道浮标、小型岛礁等物体显现在遥感图像中，表现为不期望的纹理信息，影响海面舰船目标检测。

光谱遥感数据(多光谱或高光谱传感器数据)的应用为海面舰船目标检测识别提供了新的技术途径，即依据像素单元的光谱特性对其进行分类，通过辨别舰船目标的光谱特性实现舰船目标检测识别。存在的主要技术困境是，在太阳光谱反射辐射为主的谱段(可见光到中波红外)，舰船的光谱辐射特性与太阳光照角度、局部几何形状、舰船表面涂料等因素有关，且阴影区域光谱辐射特性与照亮区域光谱辐射特性不同，因而同一场景中舰船各个部件的光谱辐射特性存在差异。这是采用光谱特性分类方法探测海面舰船时需要克服的问题。

与本发明相关的现有技术介绍如下：

1.1现有技术一的技术方案

基于视觉显著性与视觉显著特征的海面舰船目标检测方法。利用显著性检测方法提取感兴趣区域，再根据舰船目标的形状特征对提取区域进行筛选，得到舰船目标检测结果(参见文献[1]徐芳,刘晶红,曾冬冬,王宣.基于视觉显著性的无监督海面舰船检测与识别[J].光学精密工程,2017,25(5):1300-1311.和文献[2]丁鹏,张叶,贾平,常旭岭.基于多尺度多特征视觉显著性的海面舰船检测[J].光学精密工程,2017,35(9):2461-2468.)。

1.2现有技术一的缺点

舰船目标的可检测性取决于场景中舰船目标与海面背景的对比度，当场景中出现云层、阴影区域、较大波浪时，出现虚警，需要利用形态学信息(如舰船尺寸等)对结果进行修正。当对比度降低时，检测结果存在较大偏差。

2.1现有技术的技术方案二