[發明專利]融合邊緣信息和支持向量機對遙感圖像進行分類的方法及裝置

有效

• 申請號: 201210003541.0
• 申請日: 2012-01-06
• 公開（公告）號: CN102708374A
• 公開（公告）日: 2012-10-03
• 發明（設計）人: 史文中;苗則朗
• 申請（專利權）人: 香港理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 深圳市順天達專利商標代理有限公司 44217
• 代理人: 郭偉剛;易皎鶴

1.一種融合邊緣信息和支持向量機對遙感圖像進行分類的方法，其特征在于，包括以下步驟：

對經過預處理和特征提取的遙感圖像進行逐像素的支持向量機分類；

對所述經預處理和特征提取的遙感圖像進行邊緣檢測，以獲得非連續的單像素寬邊緣圖；

對經噪音邊緣部分去除的所述非連續的單像素寬邊緣圖執行邊緣連接處理，以獲得封閉的邊緣圖；

將所述封閉的邊緣圖集成到經逐像素的支持向量機分類的圖中，以得到使用邊緣信息的分類結果圖。

2.根據權利要求1所述的融合邊緣信息和支持向量機對遙感圖像進行分類的方法，其特征在于，對所述經預處理和特征提取的遙感圖像進行邊緣檢測，以獲得非連續的單像素寬邊緣圖包括以下步驟：

對所述經預處理和特征提取的遙感圖像運用高光譜拉普拉斯邊緣算子，以獲得所述遙感圖像的邊緣圖；

對所述邊緣圖執行邊緣細化，以獲得非連續的單像素寬邊緣圖。

3.根據權利要求1所述的融合邊緣信息和支持向量機對遙感圖像進行分類的方法，其特征在于，在執行所述連接處理之前，檢測所述經噪音邊緣部分去除的所述非連續的單像素寬邊緣圖的端點，其中，所述端點為在8鄰域內僅具有一個與之連接的像素點。

4.根據權利要求1所述的融合邊緣信息和支持向量機對遙感圖像進行分類的方法，其特征在于，對經噪音邊緣部分去除的所述非連續的單像素寬邊緣圖執行邊緣連接處理，以獲得封閉的邊緣圖具體為針對所述經噪音邊緣部分去除的所述非連續的單像素寬邊緣圖中的每個端點執行以下步驟：

以當前端點為圓心，搜索預設值半徑內的所有端點；

如果搜索到端點時，將具有最小權重的端點與作為圓心的當前端點進行直線連接；否則，計算當前端點所處位置的邊緣部分的斜率，然后，在搜索區域內沿著斜率方向，從該當前端點位置處擴展該邊緣部分，以使得該當前端點成為擴展的邊緣部分的端點。

5.根據權利要求1所述的融合邊緣信息和支持向量機對遙感圖像進行分類的方法，其特征在于，將所述封閉的邊緣圖集成到經逐像素的支持向量機分類的圖中，以得到使用邊緣信息的分類結果圖具體為執行以下步驟：

對于內部像素，分別計算同一區域內每類像素的數量，將具有最多數量的一類像素替換其它類像素，以覆蓋該區域；

對于邊緣像素，計算邊緣像素的八鄰域鄰居位置處的每類像素的數量，將具有最多數量的一類像素替換該邊緣像素；其中，

所述內部像素是位于所述封閉的邊緣圖內部的像素，所述邊緣像素是位于所述封閉的邊緣圖邊界上的像素。

6.根據權利要求1～5任一所述的融合邊緣信息和支持向量機對遙感圖像進行分類的方法，其特征在于，所述預處理主要為對于所述遙感圖像，去除受吸水性影響嚴重和低信噪比的光譜波段。

7.根據權利要求1～5任一所述的融合邊緣信息和支持向量機對遙感圖像進行分類的方法，其特征在于，所述特征提取主要為對所述遙感圖像進行主成分變換，從變換后的圖像中選擇多個光譜波段。

8.根據權利要求1～5任一所述的融合邊緣信息和支持向量機對遙感圖像進行分類的方法，其特征在于，所述噪音邊緣部分是長度小于給定臨界值的邊緣部分。

9.根據權利要求1～5任一所述的集成邊緣信息和支持向量機對遙感圖像進行分類的方法，其特征在于，所述遙感圖像是高光譜圖像或多光譜圖像。

10.一種融合邊緣信息和支持向量機對遙感圖像進行分類的裝置，其特征在于，包括：

分類模塊，用于對經過預處理和特征提取的遙感圖像進行逐像素的支持向量機分類；

檢測模塊，用于對所述經預處理和特征提取的遙感圖像進行邊緣檢測，以獲得非連續的單像素寬邊緣圖；

連接模塊，用于對經噪音邊緣部分去除的所述非連續的單像素寬邊緣圖執行邊緣連接處理，以獲得封閉的邊緣圖；

后分類模塊，用于將所述封閉的邊緣圖集成到經逐像素的支持向量機分類的圖中，以得到使用邊緣信息的分類結果圖。