[发明专利]基于颜色马尔科夫链显著性模型的油罐目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于颜色马尔科夫链显著性模型的油罐目标检测方法，利用含有颜色马尔科夫链的无监督显著性模型，通过生成自底向上的潜在显著图来区分油库区域和背景区域，并结合颜色以及位置矩阵，可以有效降低阴影、成像角度对油罐检测的影响，最后融合油罐的位置和形状信息来减弱背景区域对于油罐目标自身的影响。通过该油罐目标的检测方法，可以十分准确地检测出不同光照条件和目标尺寸下的遥感图像中的油罐目标，该方法具有较强的鲁棒性。

主权项

1.一种基于颜色马尔科夫链显著性模型的油罐目标检测方法，其特征在于，包括：对采集到的遥感图像进行灰度处理和超像素分割；对经过灰度处理的遥感图像进行径向提取，得到候选圆心；计算每个候选圆心的权重值，将圆心的权重值作为整个圆的灰度值，得到圆特征分布图；基于超像素分割结果和所述圆特征分布图计算圆密度矩阵；基于颜色马尔科夫链显著性模型对经过超像素分割的遥感图像进行处理，并分别提取位置矩阵和颜色矩阵；基于所述圆密度矩阵、所述位置矩阵和所述颜色矩阵进行特征融合，得到特征融合图；利用颜色马尔科夫链模型处理结果对所述特征融合图进行指数约束、插值及分段优化处理，得到潜在显著性图；将圆特征分布图和潜在显著性图进行贝叶斯融合，得到融合显著特征图；对所述融合显著特征图进行二值化处理和去噪处理，得到显著性检测结果。