[發(fā)明專利]彩色圖像分類方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810090789.2
• 申請日: 2018-01-30
• 公開（公告）號: CN108182426A
• 公開（公告）日: 2018-06-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉俊杰;周東波;林曉龍;胡偉
• 申請（專利權(quán)）人: 國家統(tǒng)計局湖北調(diào)查總隊;武漢思眾空間信息科技有限公司;北京師范大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡志成知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11371
• 代理人: 畢翔宇

本發(fā)明實施例提供一種彩色圖像分類方法及裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過獲得待處理圖像，所述待處理圖像包括遙感圖像；將所述待處理圖像輸入所述分類模型，根據(jù)所述待處理圖像的光譜?紋理特征對所述待處理圖像的各類地物對象進行分類，所述光譜?紋理特征包括RGB值、LBP特征；根據(jù)分類結(jié)果生成對應(yīng)的地物對象標識圖，提高了對圖像分類的效率及正確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種彩色圖像分類方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著無人機遙感技術(shù)的快速發(fā)展，獲取細節(jié)豐富的高分辨率彩色圖像變得較為簡潔快速。圖像處理作為衛(wèi)星遙感圖像的重要處理手段，在各行業(yè)應(yīng)用中均發(fā)揮了獨特優(yōu)勢。傳統(tǒng)的遙感彩色圖像分類方法一般是基于光譜信息，以像元為單位進行分類，傳統(tǒng)分類方法很難充分利用高分辨率圖像的位置、紋理、形狀等信息，因而浪費了一部分影像信息，圖像分類效率以及準確率較低，得不到令人滿意的分類結(jié)果。因此，如何提供一種可解決上述問題的彩色圖像分類方法及裝置，已成為本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，本發(fā)明實施例提供一種彩色圖像分類方法及裝置，可提高圖像分類效率以及準確率，進而解決上述問題。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明較佳實施例所提供的技術(shù)方案如下所示：

就方法而言，本發(fā)明較佳實施例提供一種彩色圖像分類方法，應(yīng)用于圖像處理設(shè)備，所述圖像處理設(shè)備包括分類模型，所述分類模型用于根據(jù)光譜-紋理特征對圖像進行分類，所述方法包括：

獲得待處理圖像，所述待處理圖像包括遙感圖像；

將所述待處理圖像輸入所述分類模型，根據(jù)所述待處理圖像的光譜-紋理特征對所述待處理圖像的各類地物對象進行分類，所述光譜-紋理特征包括RGB值、LBP特征；

根據(jù)分類結(jié)果生成對應(yīng)的地物對象標識圖。

在本發(fā)明的較佳實施例中，上述獲得待處理圖像的步驟之前，所述方法還包括：

獲取訓(xùn)練圖像集，包括多個訓(xùn)練圖像，所述訓(xùn)練圖像包括對應(yīng)的預(yù)設(shè)標簽；

使用所述訓(xùn)練圖像集對所述分類模型進行訓(xùn)練。

在本發(fā)明的較佳實施例中，上述使用所述訓(xùn)練圖像集對所述分類模型進行訓(xùn)練的步驟，包括：

構(gòu)建反卷積層以及多層卷積層，并輸入所述訓(xùn)練圖像集；

所述訓(xùn)練圖像經(jīng)所述多層卷積層以及反卷積層運算處理，得到相應(yīng)的特征圖。

在本發(fā)明的較佳實施例中，上述使用所述訓(xùn)練圖像集對所述分類模型進行訓(xùn)練的步驟，還包括：

獲取測試圖像集，所述測試圖像集包括多個測試圖像，所述測試圖像包括實際標簽；

所述測試圖像輸入所述分類模型進行分類，得到測試標簽；

根據(jù)所述測試標簽與實際標簽調(diào)整所述分類模型。

在本發(fā)明的較佳實施例中，上述獲取訓(xùn)練圖像集的步驟，包括：

獲取至少一個地表的正射圖像；

拼接所述正射圖像，得到原始彩色圖像；

根據(jù)所述原始彩色圖像中的地物對象構(gòu)建對應(yīng)的標簽圖像；

根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)目分割所述原始彩色圖像和標簽圖像，得到預(yù)設(shè)數(shù)目的子圖像，所有所述子圖像形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括所述訓(xùn)練圖像集和所述測試圖像集。

在本發(fā)明的較佳實施例中，上述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集根據(jù)預(yù)設(shè)比例進行劃分，得到所述訓(xùn)練圖像集和所述測試圖像集，所述訓(xùn)練圖像集和測試圖像集均包含有所述原始彩色圖像和標簽圖像的子圖像。