[發明專利]一種遙感圖像高空卷云的檢測方法在審
| 申請號： | 201810442692.3 | 申請日： | 2018-05-10 |
| 公開（公告）號： | CN108648184A | 公開（公告）日： | 2018-10-12 |
| 發明（設計）人： | 彭真明;吳逢信;張明英;盧耀坤;黃蘇琦;劉雨菡;梁航;賁慶妍;張鵬飛;張蘭丹;楊春平 | 申請（專利權）人： | 電子科技大學 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06T5/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230 | 代理人： | 李龍 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 原始圖像 對比度增強 高空 檢測結果 顯著性圖 遙感圖像 特征圖 去噪 檢測 特征檢測算法 圖像處理技術 中值濾波處理 亮度對比度 特征點位置 變換處理 成像設備 分割測試 目標框 實時性 特征點 框選 算法 遙感 | ||
1.一種遙感圖像高空卷云的檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：
S1、輸入待檢測遙感紅外高空卷云原始圖像；
S2、對原始圖像進行中值濾波處理，得到原始圖像去噪圖；
S3、對原始圖像去噪圖進行冪律變換處理，得到對比度增強圖；
S4、運用亮度對比度算法對對比度增強圖進行處理，得到顯著性圖；
S5、運用加速分割測試特征檢測算法對顯著性圖進行處理，得到具有FAST特征點的FAST特征圖；
S6、根據FAST特征圖中的FAST特征點位置進行目標框選，得到最終的框選檢測結果圖。
2.根據權利要求1所述的一種遙感圖像高空卷云的檢測方法，其特征在于，所述S2中的中值濾波處理，具體為：
對原始圖像中每個像素點的鄰域內的像素按照灰度值從小到大的順序進行排序，確定對應鄰域內的像素灰度值的中值，并將中值賦予該像素點，當原始圖像中的每個像素點均被對應鄰域內的像素的中值所替換，則得到原始圖像去噪圖。
3.根據權利要求1所述的一種遙感圖像高空卷云的檢測方法，其特征在于，所述S3中的冪律變換處理，具體為：
采用冪律變換公式：s＝crγ，其中c和γ為正常數，r為輸入圖像灰度值，s為輸出圖像灰度值，所述r與原始圖像去噪圖相對應，s與對比度增強圖相對應。
4.根據權利要求1所述的一種遙感圖像高空卷云的檢測方法，其特征在于，所述S4中運用亮度對比度算法對對比度增強圖進行處理，具體為：
S4.1、計算對比度增強圖的灰度直方圖，根據灰度直方圖得到每個灰度級所對應的像素數目，將灰度級作為像素的特征值，則得到特征值的出現頻率fn；
S4.2、利用顯著性特征提取公式：其中p為特征值，fn為特征值的出現頻率，d(p,n)為特征值p與n的歐式距離，得到特征值p的顯著性值S(p)；
S4.3、為每一個像素點分配對應于其特征值的顯著性值，即得到顯著性圖。
5.根據權利要求1所述的一種遙感圖像高空卷云的檢測方法，其特征在于，所述S5中運用加速分割測試特征檢測算法對顯著性圖進行處理，具體為：
S5.1、針對顯著性圖上的每個像素點，計算其與周圍z×z鄰域內,以該像素點為圓心，半徑為r的圓周上的w個像素點的灰度值之差；
S5.2、對灰度值之差進行判斷，若至少有連續的個灰度值之差的絕對值超過設定的閾值，則該像素點為FAST特征點，采用非極大值抑制算法去除多余的FAST特征點，由此得到FAST特征圖。
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