(19)中华人民共和国国家知识产权局
崔胜贤
(12)发明专利说明书
(10)申请公布号 CN 111027497 A
(43)申请公布日 2020.04.17
(21)申请号 CN201911298224.4
(22)申请日 2019.12.17
(71)申请人 西安电子科技大学
    地址 710071 陕西省西安市太白南路2号
(72)发明人 吴金建 梁富虎 石光明
(74)专利代理机构 陕西电子工业专利中心
    代理人 王品华
(51)Int.CI
     
                                                                  权利要求说明书 说明书 幅图
(54)发明名称
      基于高分辨率光学遥感影像的弱小目标快速检测方法
(57)摘要
      本发明公开了一种基于高分辨率光学遥感影像的弱小目标快速检测方法,主要解决现有技术漏检与误检高、检测速度慢的问题。其实现方案是:将待测多光谱4通道图像转为8位RGB彩图像,再转为灰度图;对灰度图进行扩展小波变换;对扩展小波变换后的图像进行角点检测,并过滤空间上密集的角点,保留分布分散的角点;对保留的角点进行先膨胀后腐蚀的形态学闭操作,得到形态学闭操作后的区域;对形态学闭操作后的区域提取形状参数与计算对比度和相关性,用这三个参数联合筛选角点,最终保留的角点所在的局部区域即为目标区域;本发明极大地降低了漏检与误检,提高了检测的准确性与检测速度,可用于对背景为山地、森林、荒漠的卫星遥感图像检测。
法律状态
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2023-03-31
授权
发明专利权授予
权 利 要 求 说 明 书
1.一种基于高分辨率可见光遥感影像的弱小目标检测方法,其特征在于,包括如下:
(1)将待测多光谱图像先转为8位RGB彩图像,再转为灰度图像I;
(2)对二维灰度图像I用不同滤波核进行扩展小波变换,得到扩展小波变换后的灰度图像W;
(3)使用基于加速分割测试的fast9算法对扩展小波变换后的灰度图像W进行角点检测,得到角点检测结果c,再根据空间位置关系过滤掉密集的角点,保留分布较为分散的角点;
(4)以每一个保留的角点为中心,切取其固定尺寸大小的区域,并对每个区域进行先膨胀后腐蚀的形态学闭操作,得到形态学闭操作后的切片区域;
(5)对形态学闭操作后的切片区域进行如下处理:
(5a)对形态学闭操作后的切片区域进行像素联合概率密度统计,并对概率进行归一化,得到灰度共生矩阵P,再计算P的对比度S和相关性R;
(5b)使用canny边缘检测算子对每个切片区域进行边缘检测,再对边缘检测的结果进行连通区域标记,并选取面积最大的连通域;
(6)使用区域属性统计函数regionprops获取面积最大的连通区域的属性,并根据属性提取形状参数,即连通区域的长宽差h、紧致度t和矩形度g;
(7)利用(6)提取的形状参数与(5b)计算灰度共生矩阵P的对比度S和相关性R的联合特征来筛选角点,保留的每个角点所在的局部区域即为目标区域。
2.根据权利要求1所述的方法,其中(1)将待测多光谱图像转为8位RGB彩图像,是根据待测图像的成像特性进行:
(1a)判断待测图像的位数:
如果待测图像是16位4通道多光谱图像,则使用如下公式将其转为8位4通道多光谱图像E:
E=uint8(double(D)/4095*255)
其中,D是16位4通道图像,uint8是将图像强制转换为uint8格式的函数,double表示将像素值转为双精度浮点类型,/代表相除,*代表相乘;
如果待测图像是8位4通道多光谱图像,则不需要进行转换。
(1a)然后置换8位4通道多光谱图像E的R、B通道,并合并R、G、B通道得到RGB彩图像。
3.根据权利要求1所述的方法,其中(2)对二维灰度图像I用不同滤波核进行扩展小波变换,其实现如下:
(2a)选取不同滤波核: