[发明专利]一种遥感图像中目标对象的识别方法及其存储介质和系统

权利要求书

1.一种遥感图像中目标对象的识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、在遥感图像中确定需要进行超分辨率重建的复杂背景图像区域，其中所述复杂背景图像区域包含对目标对象的识别形成干扰的影像信息，具体包括：

S11、提取遥感图像中的纹理特征，生成与所述遥感图像对应的纹理图像；

S12、利用预先设置的纹理特征识别模型，确定所述纹理图像中的不规则纹理区域，其中所述不规则纹理区域包含密集的不规则纹理特征，具体包括：

S121、利用预先设置的纹理特征识别模型将所述纹理图像划分成多个待识别纹理区域，其中所述纹理特征识别模型为神经网络模型，且所述待识别纹理区域的格式与预先设置的神经网络模型匹配；

S122、从所划分的多个待识别纹理区域中选择一个待识别纹理区域；

S123、利用所述神经网络模型生成与所选择的待识别纹理区域中的多个纹理图像区域分别对应的第一向量，其中所述第一向量包括以下参数：所述第一向量所对应的纹理图像区域的横坐标、所述第一向量所对应的纹理图像区域的纵坐标、所述第一向量所对应的纹理图像区域的宽度、所述第一向量所对应的纹理图像区域的高度以及所述第一向量所对应的纹理图像区域为不规则纹理区域的置信度；

S124、根据所述第一向量中包含的参数，在所选择的待识别纹理区域中确定不规则纹理区域；

S13、在所述遥感图像中确定与所述不规则纹理区域对应的复杂背景图像区域；

S2、根据所述复杂背景图像区域，生成与所述复杂背景图像区域对应的高分辨率图像，其中所述高分辨率图像的像素数高于所述复杂背景图像区域的像素数；

S3、利用预先设置的第一目标对象识别模型，在所述高分辨率图像中识别目标对象。

2.如权利要求1所述的遥感图像中目标对象的识别方法，其特征在于，所述步骤S13的具体实现方式包括：

S131、确定所述不规则纹理区域在纹理图像中的位置信息以及宽高信息；

S132、根据所述不规则纹理区域在纹理图像中的位置信息以及宽高信息，确定所述复杂背景图像区域在遥感图像中的位置信息以及宽高信息。

3.如权利要求2所述的遥感图像中目标对象的识别方法，其特征在于，所述步骤S3的具体实现方式包括：

S31、将所述高分辨率图像划分成多个待识别图像区域，其中所述待识别图像区域的格式与预先设置的第一目标对象识别模型匹配；

S32、从所划分的多个待识别图像区域中选择一个待识别图像区域；

S33、利用所述第一目标对象识别模型生成与所选择的待识别图像区域中的多个图像区域分别对应的第二向量，其中所述第二向量包括以下参数：所述第二向量所对应的图像区域的横坐标、所述第二向量所对应的图像区域的纵坐标、所述第二向量所对应的图像区域的宽度、所述第二向量所对应的图像区域的高度以及所述第二向量所对应的图像区域为目标对象的置信度；

S34、根据所述第二向量中包含的参数，在所选择的待识别图像区域中识别目标对象。

4.如权利要求3所述的遥感图像中目标对象的识别方法，其特征在于，还包括利用预先设置的第二目标对象识别模型对所述遥感图像中目标对象直接进行识别，并根据高分辨率图像中所识别的目标对象对关于遥感图像中目标对象直接识别的识别结果进行修正。

5.如权利要求4所述的遥感图像中目标对象的识别方法，其特征在于，根据高分辨率图像中所识别的目标对象对关于遥感图像中目标对象直接识别的识别结果进行修正的具体实现方式包括：

S41、确定所述高分辨率图像中所识别的目标对象在所述高分辨率图像中的第一位置信息；

S42、根据所确定的第一位置信息，确定所述高分辨率图像中的目标对象在所述遥感图像中的第二位置信息；

S43、根据所述第二位置信息对步骤S3中的所述遥感图像的识别结果进行修正。