[發(fā)明專利]一種基于高斯尺度空間構(gòu)建遙感影像語義的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210390177.8
• 申請日: 2012-10-15
• 公開（公告）號: CN102945550A
• 公開（公告）日: 2013-02-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 邵振鋒;周熙然
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/46
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 嚴彥

1.一種基于高斯尺度空間構(gòu)建遙感影像語義的方法，包括以下步驟：

步驟1，基于遙感影像的內(nèi)容，通過高斯函數(shù)建立遙感影像的高斯尺度空間；

步驟2，提取遙感影像的穩(wěn)定特征區(qū)域和尺度特征區(qū)域，

所述提取遙感影像的穩(wěn)定特征區(qū)域，包括在步驟1所得遙感影像的高斯尺度空間中，對每一個高斯尺度分別執(zhí)行以下子步驟，

步驟21.1，將同一高斯尺度下影像內(nèi)容劃分為不同的影像空間區(qū)域；

步驟21.2，根據(jù)步驟21.1所劃分同一高斯尺度下影像的影像空間區(qū)域，提取該高斯尺度下影像的穩(wěn)定特征點；

步驟21.3，基于步驟21.2所得的穩(wěn)定特征點，提取該高斯尺度的穩(wěn)定特征區(qū)域；

所述提取遙感影像的尺度特征區(qū)域，包括在步驟1所得遙感影像的高斯尺度空間中執(zhí)行以下子步驟，

步驟22.1，對每個高斯尺度下影像內(nèi)容劃分不同的影像空間區(qū)域；

步驟22.2，根據(jù)步驟22.1所劃分各高斯尺度下影像的影像空間區(qū)域，基于各個不同尺度之間具有的尺度不變特征提取影像空間區(qū)域下的尺度特征點；

步驟22.3，基于步驟22.2所得的尺度特征點，提取遙感影像的尺度特征區(qū)域；

步驟3，根據(jù)步驟2所得穩(wěn)定特征區(qū)域建立高斯尺度的樹形層次結(jié)構(gòu)，根據(jù)步驟2所得尺度特征區(qū)域建立高斯尺度的樹形層次結(jié)構(gòu)，得到一個二維高斯尺度空間的樹形層次結(jié)構(gòu)；

步驟4，基于步驟3根據(jù)穩(wěn)定特征區(qū)域建立的高斯尺度的樹形層次結(jié)構(gòu)，建立非結(jié)構(gòu)性層次語義；基于步驟3中根據(jù)尺度特征區(qū)域建立的高斯尺度的樹形層次結(jié)構(gòu)，建立結(jié)構(gòu)性層次語義。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于高斯尺度空間的遙感影像語義構(gòu)建方法，其特征在于：步驟1中，遙感影像為單波段遙感影像、多波段遙感影像或全色遙感影像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于高斯尺度空間的遙感影像語義構(gòu)建方法，其特征在于：步驟21.1中，通過QaR樹將同一遙感影像尺度下影像內(nèi)容劃分為不同的影像空間區(qū)域，基于QaR樹的計算包括以下步驟，

首先，計算基于Quad樹的分解結(jié)果和基于R*-樹的分解結(jié)果的差值，如下所示：

I＝Rφ(f)-Qφ(f)

其中，I表示基于Quad樹的分解結(jié)果和基于R*-樹的分解結(jié)果的影像差值空間區(qū)域，f表示待分解的某一高斯尺度的遙感影像，Rφ(.)表示基于R*-樹的分解，Qφ(.)表示基于Quad樹的分解；

然后，對式（2）中所得的影像差值空間區(qū)域I中的每一個像素同基于R*-樹分解所得影像的最大值和最小值進行差值計算，如果和最大值或者最小值的差值任意一個小于兩者之間的Kullback-Leibler距離，則將該像素歸為影像粒的一部分，公式如下：

|max(Qφ(f(i,j,r)))-I(i,j,r)|<KL⇒θ(i,j,r)=I(i,j,r)|min(Qφ(f(i,j,r)))-I(i,j,r)|<KL⇒θ(i,j,r)=I(i,j,r)]]>

其中，max(.)和min(.)分別代表最大值和最小值的計算，I(i,j,τ)表示影像差值空間區(qū)域I，θ(i,j,τ)表示歸為影像粒的某個像素，其中i、j和r分別表示影像粒的某個像素在遙感影像f的x坐標、y坐標和光譜維中的波段信息，f(i,j,r)表示遙感影像f的坐標(i,j)處像素，KL表示Kullback-Leibler距離，計算公式如下：

KL=(max(Qφ(f))-min(Qφ(f)))2max(Qφ(f))+min(Qφ(f))]]>

最后，將歸為影像粒的結(jié)果同基于Quad樹的分解結(jié)果進行合并，如下所示：

IA＝Qφ(f)+θ，0≤θ≤I

其中，IA表示對遙感影像f基于R*-樹的分解結(jié)果和基于Quad樹的分解結(jié)果融合后的影像，θ表示計算所得歸為影像粒的某個像素θ(i,j,τ)。