[發(fā)明專利]無人機航拍影像農(nóng)田塊對象精準(zhǔn)提取方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710677924.9
• 申請日: 2017-08-09
• 公開（公告）號: CN107563413B
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 丁擁科
• 申請（專利權(quán)）人: 千尋位置網(wǎng)絡(luò)有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 上海市海華永泰律師事務(wù)所 31302
• 代理人: 包文超

1.一種無人機航拍影像農(nóng)田塊對象精準(zhǔn)提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，多尺度輪廓檢測：輸入一幅航拍影像后，進行多尺度輪廓檢測，獲得航拍影像中每一像素點處在不同尺度上的平均輪廓強度值；

步驟2，基于分水嶺變換的底層分割塊生成：通過分水嶺變換將輪廓信息轉(zhuǎn)化為最底層的分割塊信息，同時得到相鄰分割塊之間輪廓的權(quán)重值；

步驟3，基于輪廓強度的多尺度分割圖生成：通過分析輪廓權(quán)重信息來逐層組合分割塊，得到不同尺度的分割圖；

步驟4，基于圖像分類的非農(nóng)田區(qū)域剔除：通過基于SVM的圖像分類來判定圖像中每個像素點是屬于農(nóng)田類別還是非農(nóng)田，并利用圖像分類信息來剔除非農(nóng)田分割塊，只保留農(nóng)田分割塊；

所述步驟2中基于分水嶺變換的底層分割塊生成具體包括以下步驟：

步驟S21，在由多尺度輪廓檢測得到的輪廓強度中，選擇多個輪廓強度局部最小值點Pi，其中i＝1-K，K為輪廓強度局部最小值點的個數(shù)；

步驟S22，把Pi作為種子點，應(yīng)用分水嶺變換，得到多個局部分割區(qū)域Ri和任意兩個相鄰分割區(qū)域Ri和Rj之間的輪廓Cij；

步驟S23，設(shè)W(Cij)表示輪廓Cij的權(quán)重，定義為Cij上每個像素點的平均輪廓強度mG(x,y)；若W(Cij)越大就表示輪廓Cij越明顯，區(qū)域Ri和區(qū)域Rj屬于不同農(nóng)田塊的概率越大；反之，若W(Cij)越小就表示輪廓Cij越模糊，區(qū)域Ri和區(qū)域Rj屬于同一農(nóng)田塊的概率越大；

設(shè)底層分割塊組成第L0層的分割圖，所述步驟3中基于輪廓強度的多尺度分割圖生成具體包括以下步驟：

步驟S31，對于當(dāng)前分割圖，選擇輪廓權(quán)重W(C)最小的一段輪廓，設(shè)為C*，輪廓權(quán)重值的初始值來自基于分水嶺變換的第L0層底層分割圖；

步驟S32，設(shè)被輪廓C*分隔開的兩個分割塊區(qū)域為R1和R2；

步驟S33，將R1和R2合并為區(qū)域R，并刪除相應(yīng)的輪廓C*，形成新的分割圖L1；

步驟S34，更新分割圖中每條輪廓C的輪廓權(quán)重W(C)，W(C)是所述輪廓上每個像素點處的平均輪廓強度mG(x,y)；

步驟S35，以新的分割圖L1為基礎(chǔ)，重復(fù)步驟S31-S34，獲得更上層的分割圖Ln，直至分割圖中不存在任何輪廓，即整幅圖像為一個分隔塊。

2.如權(quán)利要求1所述的一種無人機航拍影像農(nóng)田塊對象精準(zhǔn)提取方法，其特征在于，所述步驟1中多尺度輪廓檢測具體包括以下步驟：

定義航拍影像中像素點(x,y)處方向θ上的輪廓強度為：

其中，g(t)與h(t)分別是像素點(x,y)處方向θ上兩個局部區(qū)域內(nèi)的特征直方圖，t是相應(yīng)的索引值。

3.如權(quán)利要求2所述的一種無人機航拍影像農(nóng)田塊對象精準(zhǔn)提取方法，其特征在于，所述特征直方圖采用兩個半圓形的區(qū)域進行統(tǒng)計，或者采用兩個矩形區(qū)域來統(tǒng)計。

4.如權(quán)利要求3所述的一種無人機航拍影像農(nóng)田塊對象精準(zhǔn)提取方法，其特征在于，特征直方圖提取的圖像特征有亮度與光譜特征以及紋理特征。

5.如權(quán)利要求4所述的一種無人機航拍影像農(nóng)田塊對象精準(zhǔn)提取方法，其特征在于，通過在多個尺度s上對G(x,y,θ)進行平均，并在多個方向θ上取最大的輪廓強度值，得到像素點(x,y)處的平均輪廓強度mG(x,y)：

其中，α_s是針對不同尺度s下輪廓強度G_s(x,y,θ)的權(quán)重。

6.如權(quán)利要求1所述的一種無人機航拍影像農(nóng)田塊對象精準(zhǔn)提取方法，其特征在于，所述步驟4中基于圖像分類的非農(nóng)田區(qū)域剔除具體包括以下步驟：

步驟S41，對航拍影像進行低層圖像特征提?。?/p>

步驟S42，利用SVM分類器對圖像中每個像素點進行分類，得到每個像素點是屬于農(nóng)田類別還是非農(nóng)田；

步驟S43，通過分類信息與分割信息結(jié)合來剔除非農(nóng)田區(qū)域。