[發明專利]一種基于高分辨遙感圖像的機場目標檢測方法

在審

• 申請號: 201410400563.X
• 申請日: 2014-08-14
• 公開（公告）號: CN104156722A
• 公開（公告）日: 2014-11-19
• 發明（設計）人: 李映;張號逵;張艷寧
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

1.一種基于高分辨遙感圖像的機場目標檢測方法，其特征在于步驟如下：

步驟1、邊緣檢測：采用Sobel算子對遙感圖像進行邊緣檢測，提取圖像邊緣，并將邊緣點標識為1，其它點標識為0，得到遙感圖像的邊緣圖像E；

步驟2、線性區域篩選：首先利用梯度方向信息以及線段長度兩個限制條件剔除彎曲或者較短線段，再比較8-鄰域內各個像素梯度方向與當前像素梯度方向，當差值的絕對值在0.3以內時，保留該鄰域像素并重新記錄長度，記錄長度為線段中所含像素的個數，再以該鄰域像素為當前像素，重復此操作直至8-鄰域內無滿足保留要求的像素，最后去除記錄長度中小于50的線段，得到只包含近似長直線的線性區域的邊緣圖像E′；

步驟3、直線檢測：對經過線性區域篩選的邊緣圖像E′進行基于線性區域的自適應多尺度Beamlet變換，尋找平行的長直線作為機場跑道的候選特征集CF＝{cf₁,cf₂,...,cf_n}；

步驟4、機場目標直線特征提取：首先從集合CF＝{cf₁,cf₂,...,cf_n}中選取不獨立的長平行線作為基準特征SF，然后以基準特征為中心判別CF中其余平行線是否屬于機場目標特征，得到特征圖像S和機場目標特征集AF＝{af₁,af₂,...,af_n}；并在特征圖像S中標識出AF集中的所有元素，即af_i(i＝0,1,...,m)中每個像素均有一個用i標識的類別標簽，特征集合AF＝{af₁,...,af_m}就表示為特征圖像S中的標識部分圖；

所述機場目標特征源于機場跑道先驗知識；所述不獨立的長平行線是指存在同向的平行線的長平行線；

步驟5、機場目標提取：

(1)從特征圖像S的任意一個角開始訪問，以機場目標特征上的像素點為機場特征點，將該點作為種子點P，按照閾值為20進行區域生長，若當前點的灰度值與種子點的灰度值之差的絕對值小于20，認為該點是機場目標點，并標識為已訪問特征點；

(2)遍歷特征圖像S，若找到未訪問特征點，將該點作為種子點P，按照閾值為20進行區域生長，若當前點的灰度值與種子點的灰度值之差的絕對值小于20，認為該點是機場目標點，并標識為已訪問特征點；直到所有符合要求的點都生長完畢，得到反映機場目標的圖像。