[發(fā)明專利]基于HSV和LBP結(jié)合的地表狀態(tài)識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811223759.0
• 申請日: 2018-10-19
• 公開（公告）號: CN109446963B
• 公開（公告）日: 2021-10-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李曉潔;孫藝珊
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務(wù)所 23109
• 代理人: 岳泉清

1.基于HSV和LBP結(jié)合的地表狀態(tài)識別方法， 包括以下步驟：

步驟一、建立野外拍攝的地表狀態(tài)圖像樣本數(shù)據(jù)庫；

步驟二、遍歷樣本數(shù)據(jù)庫中圖像的所有像素點，將每個點作為中心點，取x*x的鄰域窗口，不斷移動窗口，計算每個窗口內(nèi)所有像素均值；

步驟三、將步驟二計算的像素均值與該窗口中心點像素值進行比較，大于或者等于中心像素標記為1，其余標記為0，得到二值化圖像；

步驟四、將步驟三得到的二值圖像與模板卷積，結(jié)果表征為該窗口的LBP值；

步驟五、重復(fù)步驟二到四，得到圖像的LBP圖譜，即可表示圖像紋理特征；

步驟六、再次讀入樣本數(shù)據(jù)庫圖像，將RGB顏色模型轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間；

步驟七、把H，S，V三分量按照參數(shù)a，b，c進行非等間隔量化，構(gòu)造顏色直方圖，既可表示圖像顏色特征；

步驟八、將步驟七提取的圖像顏色特征的值歸一化，得到一維特征向量存儲在樣本數(shù)據(jù)庫中；

步驟九、讀入待識別的圖像，重復(fù)步驟二至八，得到用于表示圖像紋理和顏色的特征向量；

步驟十、將步驟九得到的特征向量輸入KNN分類器，選用歐氏距離來衡量待識別圖像與樣本數(shù)據(jù)庫圖像的相似度；

步驟十一、輸出識別分類結(jié)果，即完成所述的基于HSV和LBP結(jié)合的地表狀態(tài)識別算法。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于HSV和LBP結(jié)合的地表狀態(tài)識別方法，其特征在于步驟二到步驟九提取的圖像特征由顏色和紋理組成，采用HSV+LBP同時提取圖像特征，形成特征向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于HSV和LBP結(jié)合的地表狀態(tài)識別方法，其特征在于選取x*x鄰域窗口內(nèi)y個像素點的平均值作為閾值來計算LBP值；計算公式如下：

g_μ為x*x鄰域窗口內(nèi)的y個點像素的平均值，g_c為中心像素的灰度值，g_i為x*x窗口內(nèi)相鄰像素灰度值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于HSV和LBP結(jié)合的地表狀態(tài)識別方法，其特征在于將步驟八得到的特征向量輸入KNN分類器，利用K鄰近算法計算歐式距離對樣本數(shù)據(jù)庫的特征向量與待識別圖像完成相似度匹配。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于HSV和LBP結(jié)合的地表狀態(tài)識別方法，其特征在于步驟一維特征向量是通過如下公式計算得到的：

G＝HQ_sQ_v+SQ_v+V；

其中G為一維特征向量，H為色彩，S為飽和度，V為亮度值，Qs和Qv是S和V的量化等級。