[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于紅外遙感圖像的雪山檢測(cè)方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201810551377.4 | 申請(qǐng)日: | 2018-05-31 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN108765406A | 公開(kāi)(公告)日: | 2018-11-06 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 彭真明;饒紫鵬;彭凌冰;曹思穎;張?zhí)旆?/a>;劉雨菡;黃蘇琦;呂昱霄;黃景雨;吳逢信;楊春平 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 電子科技大學(xué) |
| 主分類(lèi)號(hào): | G06T7/00 | 分類(lèi)號(hào): | G06T7/00;G06T7/136;G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司: | 成都弘毅天承知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51230 | 代理人: | 徐金瓊 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 國(guó)省代碼: | 四川;51 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 檢測(cè) 高亮 圖像 紅外遙感圖像 紋理特征圖 前景圖 顯著性 讀取 孔洞 目標(biāo)區(qū)域輪廓 遙感圖像處理 二值化處理 顯著性特征 紅外遙感 計(jì)算數(shù)據(jù) 檢測(cè)結(jié)果 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè) 紋理特征 誤檢概率 再填充 | ||
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于紅外遙感圖像的雪山檢測(cè)方法,屬于遙感圖像處理領(lǐng)域,包括以下步驟,步驟1:讀取待檢測(cè)紅外遙感雪山圖像,進(jìn)行顯著性特征檢測(cè),得到顯著性圖像;步驟2:提取顯著性圖像中高亮的前景部分,得到高亮前景圖;步驟3:提取高亮前景圖中局部熵紋理特征,得到局部熵紋理特征圖;步驟4:對(duì)局部熵紋理特征圖進(jìn)行二值化處理,再填充孔洞并尋找目標(biāo)區(qū)域輪廓,得到最終檢測(cè)結(jié)果圖。本發(fā)明解決了現(xiàn)有雪山檢測(cè)方法對(duì)圖像質(zhì)量的要求較高,計(jì)算數(shù)據(jù)量較大,不利于雪山的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),且誤檢概率較大的問(wèn)題。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于遙感圖像處理領(lǐng)域,涉及一種基于紅外遙感圖像的雪山檢測(cè)方法。
背景技術(shù)
近年來(lái),紅外遙感成像技術(shù)在軍事目標(biāo)觀測(cè)及預(yù)警方面得到了廣泛的應(yīng)用,尤其是在導(dǎo)彈等弱小目標(biāo)的檢測(cè)上起著重要的作用。但是在紅外遙感圖像中存在著大量的高輻射能虛警源,對(duì)圖像中弱小目標(biāo)的檢測(cè)有較大的負(fù)面影響。
雪山因其輻射強(qiáng)度高、紋理特征豐富的特性,是遙感圖像弱小目標(biāo)檢測(cè)中一種典型的虛警源。在我國(guó)國(guó)土尤其是邊境線上,存在面積廣闊的雪山,對(duì)紅外遙感目標(biāo)探測(cè)系統(tǒng)而言,研究合適的雪山檢測(cè)算法,可以提高弱小目標(biāo)的探測(cè)精度。
迄今為止,雪山檢測(cè)依賴(lài)于光譜分析,利用可見(jiàn)光和紅外光譜下大量的地表反射率數(shù)據(jù),計(jì)算歸一化差分積雪指數(shù)來(lái)判別目標(biāo)區(qū)域是否為積雪。這種方式對(duì)圖像質(zhì)量的要求較高,且多光譜的計(jì)算數(shù)據(jù)量較大,不利于雪山的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),且誤檢概率較大。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于:提供了一種基于紅外遙感圖像的雪山檢測(cè)方法,解決了現(xiàn)有雪山檢測(cè)方法對(duì)圖像質(zhì)量的要求較高,計(jì)算數(shù)據(jù)量較大,不利于雪山的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),且誤檢概率較大的問(wèn)題。
本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下:
一種基于紅外遙感圖像的雪山檢測(cè)方法,包括以下步驟:
步驟1:讀取待檢測(cè)紅外遙感雪山圖像,進(jìn)行顯著性特征檢測(cè),得到顯著性圖像;
步驟2:提取顯著性圖像中高亮的前景部分,得到高亮前景圖;
步驟3:提取高亮前景圖中局部熵紋理特征,得到局部熵紋理特征圖;
步驟4:對(duì)局部熵紋理特征圖進(jìn)行二值化處理,再填充孔洞并尋找目標(biāo)區(qū)域輪廓,得到最終檢測(cè)結(jié)果圖。
進(jìn)一步地,所述步驟1包括以下步驟:
步驟1.1:讀取待檢測(cè)紅外遙感雪山圖像;
步驟1.2:對(duì)紅外遙感雪山圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到經(jīng)去噪和對(duì)比度增強(qiáng)后的預(yù)處理圖像;
步驟1.3:利用頻率調(diào)制算法對(duì)預(yù)處理圖像進(jìn)行顯著性特征檢測(cè),得到顯著性圖像。
進(jìn)一步地,所述步驟1.2的具體步驟如下:
步驟1.2.1:對(duì)紅外遙感雪山圖像進(jìn)行中值濾波處理,對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的領(lǐng)域內(nèi)像素按灰度值大小進(jìn)行排序,取排序結(jié)果的中值作為濾波后該像素點(diǎn)的灰度值,對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)實(shí)施該操作,得到去噪后的濾波處理圖像;
步驟1.2.2:對(duì)濾波處理圖像進(jìn)行直方圖均衡處理,采用直方圖均衡的映射公式將濾波處理圖像中灰度k映射為灰度sk,得到增強(qiáng)圖像對(duì)比度和均衡灰度值分布后的均衡處理圖像,所述映射公式為:
其中,n是圖像中總的像素點(diǎn)數(shù),nj是灰度級(jí)j對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)數(shù),L是圖像中灰度級(jí)的總數(shù);
步驟1.2.3:對(duì)均衡處理圖像進(jìn)行冪律變換處理,采用冪律變換公式將均衡處理圖像中灰度r映射為灰度s,得到進(jìn)一步增強(qiáng)了圖像對(duì)比度和提高了前景亮度的最終的預(yù)處理圖像,所述冪律變換公式為
s=crγ
該專(zhuān)利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專(zhuān)利權(quán)人授權(quán)。該專(zhuān)利全部權(quán)利屬于電子科技大學(xué),未經(jīng)電子科技大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買(mǎi)此專(zhuān)利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201810551377.4/2.html,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聲明來(lái)源鉆瓜專(zhuān)利網(wǎng)。
- 檢測(cè)裝置、檢測(cè)方法和檢測(cè)組件
- 檢測(cè)方法、檢測(cè)裝置和檢測(cè)系統(tǒng)
- 檢測(cè)裝置、檢測(cè)方法以及記錄介質(zhì)
- 檢測(cè)設(shè)備、檢測(cè)系統(tǒng)和檢測(cè)方法
- 檢測(cè)芯片、檢測(cè)設(shè)備、檢測(cè)系統(tǒng)和檢測(cè)方法
- 檢測(cè)裝置、檢測(cè)設(shè)備及檢測(cè)方法
- 檢測(cè)芯片、檢測(cè)設(shè)備、檢測(cè)系統(tǒng)
- 檢測(cè)組件、檢測(cè)裝置以及檢測(cè)系統(tǒng)
- 檢測(cè)裝置、檢測(cè)方法及檢測(cè)程序
- 檢測(cè)電路、檢測(cè)裝置及檢測(cè)系統(tǒng)
- 彩色圖像和單色圖像的圖像處理
- 圖像編碼/圖像解碼方法以及圖像編碼/圖像解碼裝置
- 圖像處理裝置、圖像形成裝置、圖像讀取裝置、圖像處理方法
- 圖像解密方法、圖像加密方法、圖像解密裝置、圖像加密裝置、圖像解密程序以及圖像加密程序
- 圖像解密方法、圖像加密方法、圖像解密裝置、圖像加密裝置、圖像解密程序以及圖像加密程序
- 圖像編碼方法、圖像解碼方法、圖像編碼裝置、圖像解碼裝置、圖像編碼程序以及圖像解碼程序
- 圖像編碼方法、圖像解碼方法、圖像編碼裝置、圖像解碼裝置、圖像編碼程序、以及圖像解碼程序
- 圖像形成設(shè)備、圖像形成系統(tǒng)和圖像形成方法
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像編碼程序、圖像解碼裝置、圖像解碼方法及圖像解碼程序
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像編碼程序、圖像解碼裝置、圖像解碼方法及圖像解碼程序





