[發明專利]一種基于Gabor特征顯著性的遙感影像城市區域提取方法

有效

• 申請號: 201810414247.6
• 申請日: 2018-05-03
• 公開（公告）號: CN108596139B
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發明（設計）人: 楊羚;康一飛
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 王琪

本發明公開了一種基于Gabor特征顯著性的遙感影像城市區域提取方法，包括：S1確定Gabor濾波器參數構造二維Gabor濾波器核函數；S2利用構造好的Gabor濾波器對圖像進行多方向多次卷積運算；S3多方向卷積結果綜合；S4方向綜合后的特征圖進行規則化；S5特征圖進行平滑運算；S6確定城市區域分割閾值；S7形態學綜合消除噪聲點和孤立建筑物并將城區連通為整體。本發明方法需人工干預，可以對不同類型傳感器、不同空間分辨率、不同場景的影像，均能實現準確的城市區域自動化提取，并且提取精度高，滿足海量遙感影像自動化生產的需要。

技術領域

本發明屬于遙感圖像處理技術領域，特別涉及一種基于Gabor特征顯著性的遙感影像城市區域提取方法。

背景技術

隨著國內外對地觀測技術的蓬勃發展，對地觀測系統日趨完善，光學遙感影像的數據量迅速增加，市場化程度逐年提高，已廣泛應用于城鎮化研究、土地調查、防災減災等領域。在這種應用背景下，研究針對海量遙感影像的自動化城市區域提取方法，有著重要的意義。

遙感影像場景復雜，包含信息量巨大，其中紋理豐富、邊緣明顯的人工目標更容易引起人類視覺系統的注意。基于認知心理學原理的視覺顯著性分析方法，常被用于遙感影像建筑物、船只、飛機等目標的識別和提取。不同學者立足于不同的應用，給出了各不相同的顯著性計算方式。一般思路是：找到能夠反映人工目標的底層特征作為顯著性的主要測度，對特征進行提取和量化表達，然后通過特定的分割或投票策略，對視覺顯著區域進行定性標記，從而判定某一個像素或超像素是否為目標。然而，由于人類活動的多樣性，人工目標的形態復雜多變，且在不同尺度空間中的特征表現各不相同，與此同時，自然地表和云層在某些情況下，也會表現出豐富的紋理和明顯的邊緣，給目標的識別造成干擾。

發明內容

本發明的目的是針對對地觀測光學遙感衛星影像，提供一種高效而精確的基于Gabor特征顯著性的遙感影像城市區域提取方法。

為達到上述目的，本發明采用如下技術方案：一種基于Gabor特征顯著性的遙感影像城市區域提取方法，包括如下步驟：

步驟1，確定Gabor濾波器參數構造二維Gabor濾波器核函數；

步驟2，利用構造好的Gabor濾波器對遙感影像進行多方向多次卷積運算，得到對應的單方向Gabor特征圖；

步驟3，多方向Gabor特征圖綜合；

步驟4，方向綜合后的特征圖進行規則化；

步驟5，使用二維高斯濾波器對規則化后的特征圖進行平滑運算；

步驟6，確定城市區域分割閾值，根據此閾值對Gabor平滑后的特征圖進行分割獲得城市區域；

步驟7，形態學綜合消除噪聲點和孤立建筑物并將城市區域連通為整體，從而獲得遙感影像城市區域。

進一步的，步驟1中二維Gabor濾波器核函數的表達式為，

其中i為虛數單位，(x,y)為像素位置坐標；λ為正弦函數的波長；σ為高斯函數標準差；γ為高斯函數縱橫比；θ為Gabor核函數的方向；φ為正弦波的初始相位，x'＝xcosθ+ysinθ,y'＝-xsinθ+ycosθ；波長、標準差、縱橫比、方向和初始相位的確定方式如下，

步驟1.1，根據遙感影像的空間分辨率，確定Gabor濾波器的尺度參數，包括波長λ、標準差σ、縱橫比γ和初始相位φ，其中，Gsd為遙感影像空間分辨率，γ固定取值1，φ固定為0°；

步驟1.2，以22.5°為采樣間隔，將[0°,180°)區間劃分出8個不同的方向作為方向參數θ的取值；

步驟1.3，確定濾波器窗口大小W，進一步包括，