[发明专利]一种确定遥感图像归属的场景类别的方法

摘要

本发明涉及遥感图像处理，图像编码，机器学习，图像场景分类等领域，提出一种基于高斯核密度估计显著性预处理和局部约束线性编码来确定遥感图像归属的场景类别的方法。随着卫星遥感图像和航空遥感图片分辨率的不断提高，遥感图像中可获得更多的有用的数据和信息；同时，由于不同场合遥感图像的应用对遥感图像处理提出了不同的要求，所以图像处理中重要的环节，即如何确定遥感图像归属的场景分类也就显得尤为重要。本发明方法通过使用高斯核密度估计对原始图像进行显著性检测的预处理，并引入局部约束线性编码来表示图像，最终使用支持向量机进行图像分类，结合了显著性检测的成果与图像处理的编码方法，改进了遥感图像分类的性能。

主权项

一种确定遥感图像归属的场景类别的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)、对每一张遥感图像的原始图像，使用高斯核密度估计方法分析图像的显著性，得到遥感图像的显著图；步骤(2)、引进比例系数将显著图与原始图像叠加，得到预处理好的图像，所述预处理好的图像能够用于提取特征以及用于编码；步骤(3)、对预处理好的图像通过尺度不变特征变换SIFT进行特征提取，将预处理好的图像转化为由特征描述的格式，得到由特征表示的图像；步骤(4)、对特征采用局部约束线性编码，将由特征表示的图像转化为编码数据；步骤(5)、采用支持向量机对编码数据进行场景类别分类训练，得到训练好的分类模型，该分类模型能够根据输入的编码数据输出对应的遥感图像所归属的场景类别。