[發明專利]一種基于遙感圖像的海面異常漂浮物檢測方法

有效

• 申請號: 201510278075.0
• 申請日: 2015-05-27
• 公開（公告）號: CN104992140B
• 公開（公告）日: 2019-07-26
• 發明（設計）人: 劉昱昊
• 申請（專利權）人: 上海海事大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于遙感圖像的海面異常漂浮物檢測方法，其特征在于，所述一種基于遙感圖像的海面異常漂浮物檢測方法，用于基于遙感圖像的海面異常漂浮物檢測系統，該系統分為如下功能模塊：圖像去噪模塊，異常物體檢測模塊，排除已知信息模塊，異常物體識別模塊，異常信息匯總模塊，輸出模塊，所述的一種基于遙感圖像的海面異常漂浮物檢測方法的步驟如下：

步驟一、圖像去噪模塊將遙感衛星圖像讀入，使用中值濾波方法對讀入的遙感圖像進行去噪；

步驟二、異常物體檢測模塊將接收到的去噪后的遙感衛星圖像使用基于哈爾特征的級聯強分類器方法進行異常物體檢測；

步驟三、排除已知信息模塊將接收到的異常物體的子圖像根據其上附帶的方位信息，與在遙感圖像所采集時刻海面上船只所報告的方位進行對比、與海面上島嶼信息作對比，排除海面上已知的正常信息；

步驟四、異常物體識別模塊將接收到異常物體子圖像使用線性判別分析算法進行識別，從而區分出所述的異常物體是未知的合法物體還是所要尋找的異常物體；

步驟五、異常信息匯總模塊，將接收到的異常物體的子圖像，根據其上所附帶的坐標方位，與原始的遙感圖像作對比，由于接收到的子圖像之間可能會出現重合，那么將根據某一區域重合塊數的多少以及分類結果給以不同的權值進行合并；

步驟六、輸出模塊，將得到的附帶權值的圖像，根據其上的權值不同給以不同的顏色，標注顏色依據權重由大到小依次從紅色過渡到藍色，對于權重為0的區域給以灰色標注。

2.根據權利要求1所述的一種基于遙感圖像的海面異常漂浮物檢測方法，其特征在于步驟一中所述的使用中值濾波方法對讀入遙感圖像進行去噪的具體過程為：

所述的圖像去噪模塊在初始化的過程中，將典型海面上正常物體和異常物體的彩色樣本圖片讀入，這些樣本圖片的維度統一為n×n維，對每一張彩色圖像，按照其R分量所構成的矩陣，G分量所構成的矩陣，B分量所構成的矩陣進行濾波，濾波過程為：首先，設置一個3×3維的窗口，對于得到的基于R′、G′和B′分量中的某一分量所構成的矩陣X，考慮該圖像X的每個像素點X_i,j,以該點為中心點的3×3維矩陣所對應的像素值分別為[X_i-1,j-1,X_i-1,j,X_i-1,j+1,X_i,j-1,X_i,j,X_i,j+1,X_i+1,j-1,X_i+1,j,X_i+1,j+1]進行從大到小排列，取其排在中間的值為新的像素X′_i,j所對應濾波后值，注意對于X的邊界點，會出現其3×3維的窗口所對應的某些像素點不存在的情況，那么只需計算落在窗口內存在的像素點的中間值即可，若窗口內為偶數個點，將排在中間兩個像素值的平均值作為該像素點濾波后的值X′_i,j，從而，新的圖像矩陣X′即為濾波后所得的圖片矩陣；然后將濾波處理過的圖像傳遞給異常物體檢測模塊和異常物體識別模塊；在檢測的過程中，將擬檢測的遙感圖像讀入，在這里我們約定對于彩色遙感圖像X，可以將該圖像看作為一個M行N列的矩陣，則對于矩陣的第i行第j列的像素點X_i,j，其共有紅綠藍三個分量，對于整張遙感圖像的每一個點輔以該點所對應的經度Long_i,j和緯度Lat_i,j，從而對于矩陣的每一個像素點，一共有5個維度，分別為(R_i,j，G_i,j，B_i,j，Long_i,j，Lat_i,j)，其中，每一個經緯度的坐標以度分秒的形式，秒精確到小數點后1位；然后，將該圖片按照其R分量所構成的矩陣，G分量所構成的矩陣，B分量所構成的矩陣進行濾波，得到對應的濾波后的R、G和B分量，從而構成新的分量(R_i,j，G_i,j，B_i,j，Long_i,j，Lat_i,j)，然后將該濾波后的數據傳遞給異常物體檢測模塊。