[发明专利]一种基于直线统计特征的大幅面遥感影像区域分类方法

摘要

本发明涉及一种基于直线统计特征的大幅面遥感影像区域分类方法。包括如下步骤步骤1，均匀网格划分；步骤2，提取直线；步骤3，提取直线支持域；步骤4，椭圆拟合；步骤5，重新定义直线；步骤6，提取直线的长度属性；步骤7，计算直线的统计特征；步骤8，分类。充分利用不同类型的遥感影像区域具有不同的直线统计特征，能够准确地区分出大幅面遥感影像中包含的荒地、乡村、城郊和城市密集区等类型，解决了在遥感影像中盲目地搜索建筑物的问题，有利于提高建筑物检测的准确性和效率，达到完全自动化的效果。

主权项

一种基于直线统计特征的大幅面遥感影像区域分类方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：对输入遥感影像image1按均匀网格进行划分，以划分后的子图像I1、I2、…、In作为最小处理单元,n为划分后的子图像的总数；步骤2：对子图像I1、I2、…、In分别运用直线提取算法提取直线；步骤3：分别对子图像I1、I2、…、In中满足邻接关系的直线合并为一个直线支持域；步骤4：用傅里叶描述子将直线支持域拟合成椭圆；步骤5：提取椭圆的长轴，并重新定义为直线；步骤6：提取直线的长度属性；步骤7：计算直线的统计特征，包括直线长度的均值和熵；步骤8：利用分类器对步骤7中的直线的统计特征进行分类；直线提取算法采用基于梯度的方法，x和y方向的梯度Gx(x,y)和Gy(x,y)分别利用以下两个公式计算：Gx(x,y)＝{e(x)h(y)*f(x,y)}Gy(x,y)＝{e(y)h(x)*f(x,y)}像素点(x，y)的梯度计算公式为：G(x,y)=arctanGx(x,y)Gy(x,y)]]>其中，e(k)为边缘滤波器，h(k)为映射滤波器，k的取值为x或y，对应的公式如下：e(k)=e-αkα[-cos(αβk+π/2)-βsin(αβk+π/2)1+β2]]]>h(k)＝e‑αkcos(αβk+π/2)其中α为尺度参数，β为影像分辨率参数。