[發明專利]一種遙感圖像中目標到目標部位的分級識別方法

有效

• 申請號: 201710805959.6
• 申請日: 2017-09-08
• 公開（公告）號: CN107563447B
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 陳浩;高通;任卿龍;陳穩
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 哈爾濱華夏松花江知識產權代理有限公司 23213
• 代理人: 岳昕

1.一種遙感圖像中目標到目標部位的分級識別方法，其特征在于：所述方法具體過程為：

步驟一、根據待識別的光學遙感圖像的要求，確定待識別的光學遙感圖像的級數，即待識別的光學遙感圖像目標與目標部位；

步驟二、對待識別的光學遙感圖像進行目標識別；具體過程為：

步驟二一、在待識別的光學遙感圖像上選取訓練圖像集合，根據訓練圖像上待識別的光學遙感圖像目標的尺寸，在訓練圖像上選取待識別目標與背景樣本的切片，切片大小與待識別的光學遙感圖像目標的外接矩形大小比值為[1.1，2]；

步驟二二、提取切片的SURF特征，并構建特征張量或特征向量；過程為：

提取切片的SURF特征，根據切片的SURF特征構建特征張量；

特征張量的第一、二階表示目標與背景樣本的切片的空間維度，即分別代表切片的長和寬，第三階表示目標與背景樣本的切片的光譜維度，第四階表示提取的SURF特征維度，共35維，第1維表示不同波段下圖像的光譜信息，第2、3維儲存特征點的尺度與方向的特征值，后32維為提取得到的SURF特征，最終構建一個四階特征張量；

將特征張量展開為特征向量；

步驟二三、利用步驟二二構建的特征張量訓練支持張量機或利用步驟二二構建的特征向量訓練支持向量機，得到訓練好的支持張量機或支持向量機；

步驟三、將步驟二二構建好的特征張量輸入到步驟二三得到的訓練好的支持張量機或將步驟二二構建好的特征向量輸入到步驟二三得到的訓練好的支持向量機，對待識別的光學遙感圖像進行目標識別，得到待識別區域切片中含有標記為目標的切片；

步驟四、提取待識別區域切片上含有標記為目標的切片，進行切片合并，獲得最終含有目標標記的切片；

步驟五、 對待識別的光學遙感圖像進行目標部位識別；

步驟五一、在步驟四得到的最終含有目標標記的切片上選取訓練圖像集合，根據訓練圖像上待識別目標部位的尺寸，在訓練圖像上選取待識別目標部位與背景樣本的切片，切片大小與待識別的光學遙感圖像目標部位的外接矩形大小比值為1.1-2；

步驟五二、利用步驟二二的方式提取切片的SURF特征，并構建特征張量或特征向量；

步驟五三、利用步驟五二構建的特征張量訓練支持張量機，利用步驟五二構建的特征向量訓練支持向量機，得到訓練好的支持張量機或支持向量機；

步驟六、利用步驟五三得到的訓練好的支持張量機對步驟四得到的含有目標標記的切片進行目標部位識別，得到待識別區域切片上含有標記為目標部位的切片；

步驟七、提取待識別區域切片上含有標記為目標部位的切片，進行切片合并，獲得最終含有目標部位標記的切片。