【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种图像分割技术，具体说，涉及。
技术介绍
随着各种遥感技术的发展，越来越多的国家利用遥感图像来进行对地观测和监控，其中一个很重要的应用，就是对码头和船舶的监控与识别。我国拥有300多万平方公里的海洋国土，码头众多、形状复杂，对码头交通监管、海上船舶监测、渔业管理和遇难船只搜救都需要高效的探测手段，因此开展卫星遥感图像码头和船舶分割技术的研究具有重要的现实意义，无论在民用和军事方面都具有广阔的应用前景。图像分割指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响。另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。近年来，国内外学者提出了针对不同情况的码头、船舶分割方法，主要针对某一类遥感图像，仅利用单一图像源的特征对码头和船舶进行分割，不能综合利用多源遥感图像多种特征信息，造成图像分割准确率较低，具体表现为1、如果只用多光谱图像进行码头和船舶分割，由于多光谱图像分辨率较低，提取码头和船舶经常会出现误检；2、如果只用SAR图像进行码头和船舶分割，SAR图像码头和船舶边缘经常存在断裂现象，同时SAR图像存在大量的噪声，对于目标分割存在很大影响，容易造成误检；3、如果只用全色图像进行码头和船舶分割，陆地的灰度层次丰富，陆地和水域区域很难提取，不确定陆地和水域的位置来提取码头和船舶计算量太大。现有技术中与本专利技术最接近的技术方案包括基于梯度的码头分割方法和基于分...
【技术保护点】
一种结合多源遥感图像特征的码头和船舶分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，读入同一地区包含码头、船舶的多光谱、全色及SAR图像；步骤2，分别对多光谱、全色及SAR图像进行预处理；步骤3，对多光谱图像，先由RGB空间转换为HSI空间，分离H、S、I三通道，统计图像直方图，求图像像素概率，计算平均灰度值，然后基于信息熵二值化水陆；步骤4，运用形态学先腐蚀，后膨胀，去掉二值化水陆中的小面积区域，得到水陆分割结果，白色部分为陆地，黑色部分为水域;步骤5，对全色图像，先用传统的边缘提取算子提取整个码头、船舶的边缘特征，然后提取码头上下文特征、船舶几何特征；对SAR图像，提取码头和船舶的灰度统计特征；步骤6，综合利用步骤5中所提取的多元特征对码头、船舶进行分割；步骤7，对分割后的最终图像进行颜色标记。
【技术特征摘要】
1.一种结合多源遥感图像特征的码头和船舶分割方法，其特征在于，包括以下步骤 步骤1，读入同一地区包含码头、船舶的多光谱、全色及SAR图像； 步骤2，分别对多光谱、全色及SAR图像进行预处理； 步骤3，对多光谱图像，先由RGB空间转换为HSI空间，分离H、S、I三通道，统计图像直方图，求图像像素概率，计算平均灰度值，然后基于信息熵二值化水陆； 步骤4，运用形态学先腐蚀，后膨胀，去掉二值化水陆中的小面积区域，得到水陆分割结果，白色部分为陆地，黑色部分为水域； 步骤5，对全色图像，先用传统的边缘提取算子提取整个码头、船舶的边缘特征，然后提取码头上下文特征、船舶几何特征；对SAR图像，提取码头和船舶的灰度统计特征； 步骤6，综合利用步骤5中所提取的多元特征对码头、船舶进行分割； 步骤7，对分割后的最终图像进行颜色标记。2.如权利要求1所述的一种结合多源遥感图像特征的码头和船舶分割方法，其特征在于，所述步骤2中，预处理程序为对多光谱、全色图像进行增强对比度处理；对SAR图像进行形态学滤波处理。3.如权利要求1所述的一种结合多源遥感图像特征的码头和船舶分割方法，其特征在于，所述步骤3中，由RGB空间转换为HSI空间的公式为4.如权利要求1所述的一种结合多源遥感图像特征的码头和船舶分割方法，其特征在于，所述步骤3中，基于信...
【专利技术属性】
技术研发人员：马健喆，张永梅，周易，张睿，
申请(专利权)人：北方工业大学，马健喆，
类型：发明
国别省市：
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